本發(fā)明涉及地震資料中的儲層精細預測技術領域，特別是涉及到無監(jiān)督的波形分類和已鉆井監(jiān)督波形分類優(yōu)勢相結合，利用波動方程正演建立儲層類型與波形對應關系，波形初步分類后再波形檢索實現(xiàn)某一相帶內(nèi)不同類型儲層的精細預測方法。

背景技術：

信號的波形特征是振幅、相位、時窗等信息的綜合表征，地震波屬于信號的一種，所以在物理意義上地震波形是地震反射波振幅、相位、頻率等反射特征的綜合表現(xiàn)。而地質(zhì)意義上地震波形又是地下地質(zhì)體巖性、物性、流體性質(zhì)、結構、構造的綜合響應，所以地震波形分析是溝通地球物理特征與地下地質(zhì)特征的重要橋梁。任何與地震波傳播有關的地質(zhì)和地球物理參數(shù)都可以通過地震道波形的變化表現(xiàn)出來。

當前波形分析的應用主要體現(xiàn)在地震解釋和波形分類預測地震相兩個方面。波形分類預測地震相是以地震波形的物理意義和地質(zhì)意義為理論依據(jù)。通過對地震波形進行分類，根據(jù)波形橫向變化來進行大級別地震相劃分，能夠識別出三角洲前緣亞相、坡移扇、濁積巖等沉積相類型。但是波形分類預測技術目前存在以下兩個問題。

第一個問題是隨著陸上油氣勘探方向由大型構造油氣藏向隱蔽油氣藏，特別是向巖性油氣藏和微伏構造油氣藏等方向轉(zhuǎn)變，勘探難度越來越大，需求精度越來越高。地球物理技術是地震相、儲層預測的常用和有利手段，這就要求地球物理技術必須不斷進步創(chuàng)新以滿足勘探需求。在當前油田實際勘探生產(chǎn)中已經(jīng)要求預測精度達到沉積微相級別，甚至要求能夠直接預測小范圍同一相類型中不同類型儲層以達到精細勘探的目的。而當前廣泛使用的無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡分析技術進行波形分類識別地震相主要針對的是大區(qū)域范圍研究，識別精度集中在相和亞相級別，不能夠識別同相帶內(nèi)不同類型儲層，已經(jīng)不能夠滿足實際勘探開發(fā)的需要。那么如何實現(xiàn)預測范圍由大到小，預測精度由模糊到精細，預測目的由區(qū)分沉積亞相到區(qū)分同一相帶中不同類型儲層也是當前波形分析技術亟需填充的空白。

第二個問題是當前主要使用的無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡地震波形分類技術，雖然可以實現(xiàn)無井監(jiān)督自動聚類，但是考慮到地震資料從采集到最終處理成圖受到地下地質(zhì)情況、采集設備、噪聲及其它干擾、以及后期處理手段等多種因素的綜合影響，導致地震資料具有一定多解性，完全無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡波形聚類常常會導致地震分類與地質(zhì)體分類不匹配的情況。研究精度越高、沉積相或儲層級別越小，這種不匹配情況越明顯。那么如何能既有效地保留神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類不受模型和井的限制，真實反映地震數(shù)據(jù)體波形變化情況的優(yōu)勢，又能夠增加已鉆井監(jiān)督，以避免出現(xiàn)由地震資料多解性導致地震、地質(zhì)體分類不統(tǒng)一而重復試驗分類的情況，目前尚未有有效方法。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對如何解決以上兩個問題，提出了一種通過正演模擬典型波形實現(xiàn)井控約束，使無監(jiān)督自動神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類與已鉆井監(jiān)督波形分類二者優(yōu)勢有效結合，實現(xiàn)地震波形與地質(zhì)體實現(xiàn)更有效對接，在圈定相帶范圍內(nèi)進行波形再檢索，有效、快速、識別小范圍同一相帶內(nèi)不同類型儲層的基于正演約束下波形分類再檢索的儲層精細預測方法。

本發(fā)明目的通過如下技術流程來實現(xiàn)：

一種基于正演約束下波形分類再檢索的儲層精細預測方法，包括:

將區(qū)域地震相分析結果與沉積相分析結果相結合，選取有效范圍由區(qū)域多相帶變?yōu)閱我幌鄮В?/p>

根據(jù)鉆遇井測井、錄井資料和疊前時間偏移地震資料，分析對波形產(chǎn)生影響的沉積要素，并以此為依據(jù)，將單一相帶內(nèi)儲層劃分不同類型，并總結各類型儲層沉積特征和疊后地震響應特征；

分類之后根據(jù)不同類型儲層巖性特征設計模型，通過高階有限差分波動方程正演模擬出各類儲層典型波形；使用Geoscope多井子波控制的井控混合相位子波反褶積方式對單一相帶地震資料進行拓頻處理；

使用無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法對單一相帶范圍進行初步波形分類；

將無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形初步分類與波動方程正演模擬提取的典型波形結合，重構波形模型道，再次波形分類，實現(xiàn)波形檢索。

上述方案的具體實施步驟包括：

1)選取單一相帶儲層有利發(fā)育區(qū)：相帶在精細層位解釋的基礎上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡波形聚類方法劃進行區(qū)域地震相劃分，再結合區(qū)域沉積背景、地質(zhì)統(tǒng)計的沉積相及古地貌分析確定目的相帶的有利發(fā)育區(qū)帶，然后以有利發(fā)育區(qū)為研究目標，實現(xiàn)研究范圍的由多相帶到單一相帶內(nèi)部；

2)劃分儲層類型，總結沉積特征：根據(jù)鉆遇目的層的已知測井、錄井資料綜合地質(zhì)分析將已確定的單一相帶內(nèi)儲層劃分成不同類型，并總結地質(zhì)特征；

3)總結不同類型儲層疊后地震響應特征：根據(jù)測井、錄井及疊后地震成果資料分析確定選定區(qū)帶的地球物理參數(shù)特征，進一步選擇過井實際地震剖面采用高階有限差分算法進行波動方程正演模擬，再結合疊后地震資料，總結已劃分的不同類型儲層的疊后地震響應特征；

4)波速度特征、頻率特征確定研究區(qū)帶內(nèi)儲層識別合適頻帶采用Geoscope多井子波控制的混合相位子波反褶積技術對地震資料進行處理，得到拓頻后地震數(shù)據(jù)體；

5)正演模擬提取不同類型儲層典型波形模板；根據(jù)前面總結的不同類型儲層的巖性組合特征及疊后地震響應特征建立不同類型儲層典型地質(zhì)模型，進行高階有限差分波動方程正演模擬，在得到的正演成果剖面上，提取到不同類型儲層的波形作為典型波形模板；

6)無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形聚類后波形模型道重構：使用拓頻后的地震資料在已選取的單一相帶內(nèi)進行無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類，分類數(shù)大于儲層類別個數(shù)，聚類后導出無監(jiān)督分類的波形模型道文件，通過編輯波形文件采樣點數(shù)值的方式，將無監(jiān)督儲層相關的波形替換成正演提取的不同類型儲層的典型波形，得到重構后的波形模型道；

7)波形檢索實現(xiàn)儲層精細預測：拓頻地震數(shù)據(jù)與重構后模型道重新對比，波形歸類成圖，實現(xiàn)波形檢索，最終得到不同類型儲層發(fā)育范圍的精細預測圖。

其中步驟2)已知測井、錄井資料包括時窗內(nèi)的巖性組合、上下圍巖關系或砂巖百分含量。步驟3）正演前需要進行分析的物理參數(shù)包括單一相帶內(nèi)目的層段主頻、縱波速度、密度。步驟4）通過統(tǒng)計的不同類型儲層的巖性組合、薄儲層厚度范圍、縱波速度參數(shù)，根據(jù)公式薄儲層厚度=速度/4*拓頻頻率，求出拓頻的目的頻帶范圍。

本發(fā)明的技術方案的主要效果體現(xiàn)在：既保留了無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡分類，真實全面反映地震信息變化的優(yōu)點，加入了實際井監(jiān)督下地質(zhì)分類后正演提取波形模板作為約束，增強了地震分類與地質(zhì)分類的匹配程度，降低了地震信息多解性產(chǎn)生的誤差。本發(fā)明將以往只應用于區(qū)域的、精度有限的、地震相領域的波形分析技術拓展到單一相類型下不同類型儲層的精細預測領域，使地震波形的特征性和敏感性得到充分利用，精細刻畫出不同類型儲層。本發(fā)明應用范圍廣，可以應用于濁積巖、灘壩、坡移扇各沉積發(fā)育區(qū)內(nèi)不同類型儲層的精細預測,實現(xiàn)無監(jiān)督與有監(jiān)督優(yōu)勢相結合、正演約束波形分類和相帶內(nèi)儲層的精細預測。本發(fā)明能夠有效篩選并快速逼近有利勘探目標，刻畫有利勘探目標區(qū)邊界，實現(xiàn)儲集體精細、逐類檢索的功能的。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的波形檢索技術方法流程圖；

圖2牛莊洼陷沙s3z4區(qū)域地震相分析；

圖3過S136-W120原始地震剖面；

圖4實際地質(zhì)模型正演剖面；

圖5不同類型坡移扇疊后地震特征總結表；

圖6復賽譜域數(shù)提取子波振幅譜及相位譜；

圖7拓頻提高地震資料分辨率；

圖8原始地震剖與拓頻后地震剖面對比；

圖9波動方程正演模擬提取不同類型儲層波形；

圖10編輯波形模型道種子文件數(shù)值實現(xiàn)波形重構；

圖11波形檢索識別牛莊洼陷s3z4坡移扇發(fā)育區(qū)內(nèi)不同類型坡移扇儲層圖，

其中(a)牛莊洼陷s3z4坡移扇波形檢索結果圖；(b)牛莊洼陷s3z4坡移

扇波形檢索結果識別不同類型儲層；

圖12不同類型坡移扇預測面積。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步說明。

首先對照圖1的標記1-5并結合本發(fā)明的技術方案進行總體說明：

1-使研究范圍由區(qū)域多相帶變?yōu)閱我幌鄮?nèi)部，根據(jù)傳統(tǒng)地震相分析結合沉積相分析（厚度等值線圖、古地貌），圈定單一相帶范圍，精細落實有利發(fā)育區(qū)邊界。

2-以優(yōu)化波形精度為目的對地震資料進拓頻行處理，使用Geoscope多井子波控制的混合相位子波反褶積技術對研究工區(qū)地震資料進行拓頻處理。與常規(guī)拓頻選取平均子波，均勻介質(zhì)相比，井控混合相位子波拓頻多井子波控制，保存更多的地層變化信息、層段反射信息更加豐富。處理后的地震數(shù)據(jù)體主頻提高，頻帶拓寬。

3-根據(jù)已鉆井測、錄井資料分析，確定對波形敏感的沉積要素，并以此為依據(jù)，對單一相帶內(nèi)不同類型儲層進行波形相關地質(zhì)分類。分類之后根據(jù)不同類型儲層巖性特征設計模型，波動方程正演模擬出各類儲層典型波形，目的是增加已鉆井監(jiān)督，避免出現(xiàn)由地震資料多解性導致地震波形分類與地質(zhì)分類不匹配情況。

4-使用無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類技術對單一相帶范圍進行初步波形分類，這樣初步波形分類具有不受模型和井限制的優(yōu)勢，能夠純粹、真實反映地震數(shù)據(jù)體波形變化情況。

5-將第4步得到的無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形初步分類方案與第3步得到的井控波動方程正演模擬提取的典型波形結合，重構波形模型道，再次波形分類，無監(jiān)督自動神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類與已鉆井監(jiān)督波形分類二者優(yōu)勢有效結合，實現(xiàn)地震波形與地質(zhì)體實現(xiàn)更有效對接

下面結合附圖1-12對本發(fā)明的具體實施步驟進行詳細說明：

選定專一相帶儲層有利發(fā)育區(qū)。相帶在精細層位解釋的基礎上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡波形聚類方法劃進行區(qū)域地震相劃分（圖2），再結合區(qū)域沉積背景、地質(zhì)統(tǒng)計的沉積相及古地貌分析確定目的相帶的有利發(fā)育區(qū)帶。然后以有利發(fā)育區(qū)為研究目標，實現(xiàn)研究范圍的由大至小（由多相帶到專一相帶內(nèi)部）。在油田勘探中所研究的目的相帶主要指有利儲層發(fā)育的專一相帶，例如：濁積巖有利發(fā)育相帶、灘壩有利發(fā)育相帶。

劃分儲層類型，總結沉積特征。根據(jù)鉆遇目的層的已知測井、錄井資料（（時窗內(nèi)的巖性組合、上下圍巖關系或砂巖百分含量等因素）（圖3）綜合地質(zhì)分析將已確定的有利相帶內(nèi)儲層劃分成不同類型，并總結地質(zhì)特征（圖5）。

總結不同類型儲層疊后地震響應特征。測、錄井及疊后地震成果資料分析確定選定區(qū)帶的地球物理參數(shù)特征。進一步選擇過井實際地震剖面采用高階有限差分算法進行波動方程正演模擬（圖4），再結合疊后地震成果資料，總結已劃分的不同類型儲層的疊后地震響應特征（圖5）。

拓頻提高地震資料精度和分辨率。根據(jù)前面總結的不同類型儲層厚度、縱波速度特征、頻率特征確定研究區(qū)帶內(nèi)儲層識別合適頻帶采用Geoscope多井子波控制的混合相位子波反褶積技術（圖6）對地震資料進行處理，得到拓頻后地震數(shù)據(jù)體（圖7），提高資料縱向橫向識別精度，利于波形分類（圖8）。

正演模擬提取不同類型儲層典型波形模板。根據(jù)前面總結的不同類型儲層的巖性組合特征及疊后地震響應特征（圖5）建立不同類型儲層典型地質(zhì)模型，進行高階有限差分波動方程正演模擬，在得到的正演成果剖面上，可以提取到不同類型儲層的波形作為典型波形模板（圖9）。

無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形聚類后波形模型道重構。使用拓頻后的地震資料在已圈定的目的相帶內(nèi)進行無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類，分類數(shù)大于儲層類別個數(shù)。聚類后導出無監(jiān)督分類的波形模型道文件，通過編輯波形文件采樣點數(shù)值的方式，將無監(jiān)督儲層相關的波形替換成正演提取的不同類型儲層的典型波形（圖10），得到重構后的波形模型道。

波形檢索實現(xiàn)儲層精細預測。拓頻地震數(shù)據(jù)與重構后模型道重新對比，波形歸類成圖，實現(xiàn)波形檢索，最終得到不同類型儲層發(fā)育范圍的精細預測圖（圖11）。

下面通過典型應用實例對本發(fā)明進行說明。

斜坡扇油氣藏是東營凹陷牛莊洼陷重點勘探的巖性油氣藏之一，具有很大的勘探潛力。斜坡扇體不同于濁積巖與三角洲，分布范圍多位于二者之間的坡折帶上，沉積特征和地球物理特征非常獨特，油田勘探工作者又稱之為坡移扇

為使本發(fā)明的目的、內(nèi)容、特征、優(yōu)點更明顯易懂，下面以牛莊洼陷沙三中不同類型坡移扇儲層精細識別為例說明技術的具體實施方式：

第一步：對目的層位進行神經(jīng)網(wǎng)絡波形聚類，依據(jù)區(qū)域地震相分析結果，結合沉積相分析，落實坡移扇有利發(fā)育區(qū)（圖2）。

第二步：對有利發(fā)育相帶內(nèi)已鉆井鉆遇坡移扇儲層進行成因機制、巖性組合、上下圍巖關系或砂巖百分含量等因素進行綜合地質(zhì)分析，將坡移扇儲層劃分成不同類型并總結沉積特征（圖3、圖5）：滑動-厚砂型（坡移扇厚度20m-40m，單砂體厚度4m-15m）、滑塌-薄互層型(坡移扇厚度15m-25m，單砂體厚度1m-4m)、碎屑流-厚層泥巖夾薄層砂型（坡移扇厚度4m-15m，單砂體厚度1m-2m）。

第三步：測、錄井及疊后地震成果資料分析確定坡移扇儲層發(fā)育區(qū)的地球物理參數(shù)特征：研究區(qū)多口井提取目的層主頻為26HZ-31HZ，工區(qū)縱波速度進行分析：砂巖速度區(qū)間3000~4500m/s；泥巖、灰鈣質(zhì)泥巖、油頁巖速度區(qū)間2200~3500m/s。通過過井實際地震剖面采用高階有限差分算法進行波動方程正演模擬（圖4），再結合疊后地震成果資料，總結滑動-厚砂型、滑塌-薄互層型、碎屑流-厚層泥巖夾薄層砂型坡移扇疊后地震響應特征（圖5）。

第四步：根據(jù)坡移扇儲層厚度、縱波速度特征以及頻率特征，計算研究區(qū)帶內(nèi)有利坡移扇儲層識別的頻帶范圍30-80HZ。使用Geoscope多井子波控制的混合相位子波反褶積技術對研究工區(qū)地震資料進行拓頻處理（圖6），得到拓頻后地震數(shù)據(jù)體（圖7），使主頻由28-31HZ提高到28-45HZ,頻帶范圍由0-42HZ拓寬到0-80HZ。提高了地震資料分辨率與波形精度（圖8）。

第五步：根據(jù)前面總結的三種坡移扇儲層的巖性組合特征及疊后地震響應特征（圖5）建立不同類型儲層典型地質(zhì)模型，進行高階有限差分波動方程正演模擬，在得到的正演剖面上，可以提取到三種類型坡移扇波形作為典型波形模板。（圖9）。

第六步：在第一步落實的坡移扇發(fā)育相帶范圍內(nèi)，使用拓頻后的地震數(shù)據(jù)體，采用無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類法進行初步波形分類，由此得到存儲著波形分類信息的、可編輯的波形模型道種子文件。

第七步：根據(jù)第五步得到的各類型坡移扇儲層的典型波形，重構第六步中初步波形分類方案中得到的儲層波形模型道，可以通過改變無監(jiān)督波形分類種子文件的波形采樣點數(shù)值實現(xiàn)（圖10）。

第八步：在坡移扇發(fā)育區(qū)內(nèi)，使用重構后的波形模型道，對拓頻后地震數(shù)據(jù)體再次波形聚類。即地震數(shù)據(jù)體波形與重構模型道的不同類型坡移扇典型波形相互對比、聚類，實現(xiàn)波形檢索，完成對坡移扇不同類型儲層的精確預測，得到不同類型坡移扇分布圖（圖11）。

第九步：通過坡移扇預測成果圖件，根據(jù)不同類型坡移扇與有效儲層的對應關系，實現(xiàn)對優(yōu)勢儲層的快速定位和面積預測（圖11、圖12）

通過上述實施例進一步說明，本發(fā)明的基于正演約束的波形分類再檢索的儲層精細預測方法，通過地震相和沉積相分析落實單一相類型分布范圍，已鉆井監(jiān)督建立儲層類型與波形的聯(lián)系，正演模擬提取不同類型儲層波形，在落實范圍內(nèi)無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡波形分類方案與正演模擬提取的地質(zhì)波形分類方案結合，重構波形模型道，避免地震分類與地質(zhì)分類不統(tǒng)一，波形再檢索，最終實現(xiàn)單一相帶內(nèi)儲層精細預測。此項技術能滿足當前油田實際勘探生產(chǎn)中預測小范圍同一相類型中不同類型儲層的需求。同時此項技術既保留了無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡分類真實全面反映地震信息變化的優(yōu)點，又加入了實際井監(jiān)督下地質(zhì)分類后正演提取波形模板作為約束，增強了地震分類與地質(zhì)分類的匹配程度，降低了地震信息多解性產(chǎn)生的誤差，所以此項技術滿足油田精細勘探的需求，快速、有效、直觀的實現(xiàn)儲層精細預測。