一种基于数据性质空间升维的地震属性融合方法。该方法属于地震资料油气预测、油气资源勘探及井震结合储层预测等领域。该方法的主要步骤为：对多个单一属性在一维性质空间进行高维展开，并在高维性质空间中建立曲线方程，在储层预测符合率的控制下，分区寻找储层域。该方法提高了地震属性数据分析的准确性和广度，实现了在高维数据性质空间中的地震属性分析研究，从而能够更准确的进行储层预测，尤其是在断裂复杂区，对薄互层，薄砂层的预测效果更佳。
【技术实现步骤摘要】
：本专利技术涉及一种应用于地震资料油气预测、油气资源勘探及井震结合储层预测领域中的地震多属性融合方法。
技术介绍
：地震属性的提出是在19世纪70年代，后期迅速发展是在90年代，由于大量先进算法的引入，使得地震属性得到迅速、良好的发展，同时与层序地层学的结合使得地震属性分析技术逐渐成为油藏地球物理的重要部分，在储层预测等方面发挥着重要的作用。地震属性提取自三维地震资料，受资料品质的影响，地震属性中常常出现大量的异常值；在断层复杂区，地震属性也会受到断层的严重干扰，使得储层预测效果不佳；在薄互储层区，砂泥岩界面的严重干涉会造成属性与储层的相关关系变差，同样影响储层预测精度。地震属性是一个非常庞大的家族，面对大量具有丰富信息的地震属性数据，如何有效的压制噪音，减少断层干扰，除去冗杂的重复信息，凸显有效信息是现阶段的首要任务。地震属性融合技术是在储层物性、地质规律、沉积特征的指导下，综合考虑不同地震属性的物理意义，选取能够表征储层特征的多个地震属性，将这多个地震属性经过一定的数学运算融合在一起，使融合属性能同时考虑每一种地震属性对储层的影响，达到更好的预测储层的目的。通过地震属性融合，可充分挖掘数据内含信息，去除重复冗杂信息，降低储层预测的多解性，提高储层预测的精度。目前常用的地震属性融合方法有：(1)聚类分析地震属性融合方法，该方法是通过计算每一种地震属性之间的相关系数，将彼此相关的属性合并成一个新的属性类别，依次对各个单属性进行分析，合并。(2)多元线性回归地震属性融合方法，该方法对两个或两个以上的属性进行线性回归，回归对象一般为储层的厚度。(3)人工神经网络地震属性融合方法，该方法是通过修正网络权值与阈值，使误差函数沿负梯度方向下降，从而达到误差的最小值。以上所采用的地震融合方法都是对多个地震属性在一维数据性质空间中的分析与计算。当数据在其性质空间中一维展示时，所表现出来的信息是缺失和不完备的，所以导致部分数据点识别与分类错误。
技术实现思路
：为了解决
技术介绍
中所提到的技术问题，本专利技术提供了一种利用多个地震属性在数据性质空间高维交会后分区来实现多属性融合的方法。采用本专利技术方法得到的地震属性融合结果消除了冗杂信息和背景噪声干扰，使储层域和非储层域分布明确，从而降低了单一地震属性对储层预测的多解性，为后期剩余油挖潜做出科学合理的指导。本专利技术的技术方案是：该种基于数据性质空间升维的地震属性融合方法，该方法包括以下步骤：(1)提取地震属性，优选出与研究区储层相关性最好的属性A1，A2。(2)对优选的属性首先进行数据所在空间的降维处理，在此基础上进行标准化得到[A1]和[A2]，随后对标准化后的一维属性采用交会的方式，在数据性质空间中显示；(3)标准化后的属性[A1]和[A2]，具有值域为正，且值域范围相等的特点，在此基础上建立[A1]和[A2]的交会，使两个属性在二维数据性质空间中显示；(4)按照以下步骤在升维后的数据性质空间中确定储层域，形成数据性质空间中的地震属性融合结果图，所述步骤如下：①确定野值域F1，F2，F3；首先读取由步骤(2)中得到的标准化后的属性[A1]和[A2]各自的最大值aMax1和aMax2确定最大值点A(aMax1，aMax2)，其次在X轴和Y轴建立两个可动点，分别为B(b，0)和C(0，c)；初步建立野值域边界曲线方程，即；由：点(b，0)和(aMax1，aMax2)确定方程：点(0，c)和(aMax1，aMax2)确定方程：点(0，c)和(b，0)确定方程：其中aMax1，aMax2表示两个不同属性标准化后的最大值，b，c，b3是循环变量；建立的线性方程y1，y2，y3是野值域的边界方程；在区间[0，aMax1]内逐步改变b，直到野值域F1内的点有85％都在断层边界内时确定b；在区间[0，aMax2]内逐步改变c，直到野值域F2内的点有85％都在断层边界内时确定c；在区内逐步改变b3，当野值域F3内的点有85％都在断层边界内时确定b3；由此确定野值域三条边界曲线y1，y2，y3；②确定储层域S1，S2，S3以①中野值域边界作为外边界，结合单属性标准化后目标区的分布特点，在X轴和Y轴分别建立可动点E(M1，0)和点F(0，M2)；由：点(M1，0)建立垂直于x轴的方程：x4＝M1M1∈[0，aMax1](4)点(0，M2)建立垂直于y轴的方程：y5＝M2M2∈[0，aMax2](5)其中M1，M2表示两个不同属性标准化后的储层阈值，为可变参数；由方程y1，y2，y3，x4，y5作为边界形成了S1，S2，S3，U四个区域；在区间[0，aMax1]内逐步改变M1，在区间[0，aMax2]内逐步改变M2，当S1，S2，S3区域内属性的储层预测符合率都大于75％时，确定E，F两个点中的未知变量M1和M2，从而确定S1，S2，S3三个储层域的边界；③确定储层域S4；在区域U中确定S4域的边界方程：方程y6代表U域中储层域的边界方程，截距b6为可变参数；b，c为B,C两点的横纵坐标；在区间[0,2c]中逐步增大b6，计算由方程y6确定的S4区域内属性的储层预测符合率，当储层预测符合率大于75％时确定b6，并确定有效域S4；(5)确定y1至y6六条曲线后，即确定了储层域(S1，S2，S3，S4)，野值域(F1，F2，F3)和非储层域；在边界方程的控制下赋予储层域、野值域、非储层域内的点各自不同的颜色，形成数据性质空间中的地震属性融合结果图。其中，前述步骤(1)中地震属性的优选按以下步骤依次进行：(a)查重；即利用属性之间的相关性可以除去大量属性中冗杂的重复信息，简少属性的种类；(b)测井-属性相关性确定；即按照各井点属性与井点砂厚的关系，从步骤(a)中所得结果中确定与砂厚相关性较高的属性。前述步骤(2)中的地震属性标准化，是按照原有地震属性值域的分布特点，对精选的地震属性A1和A2分别进行标准化处理；首先对A1和A2的数据进行降维处理，即按地震道一维化，得到一维数组A11(x)和A12(x)；其次确定A11(x)的最小值amin,1和最大值amax,1以及砂岩储层对应A11(x)的最小属性值zmin,1和最大属性值zmax,1；A12(x)的最大值amin,2和最小值amax,2以及砂岩储层对应A12(x)的最小属性值zmin,2和最大属性值zmax,2；最后按下面四种情况分别对属性进行标准化处理，即：①当amin，i<0，且zmax,i<1/2(amin,i+amax,i)时，逐次采用公式(7)，(8)，(9)，(10)对A1i(x)进行标准化处理，i＝1，2；A2i(x)＝A1i(x)+|amin，i|+1；i＝1，2(7)其中A1i(x)表示对Ai进行一维展开的结果；|amin，i|表示A1i(x)的最小值的绝对值；其中bmax，i为A2i(x)的最大值；cmin，1和cmin，2是A31(x)和A32(x)最小值；cmax，1和cmax，2是A31(x)和A32(x)最大值；A4i(x)＝K*A3i(x)；i＝1，2(10)A4i(x)为对Ai标准化后的属性值；②当amin,i<0且zmax,i>1/2(amin,i+amax,i)时逐次采用公式(1本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于数据性质空间升维的地震属性融合方法，该方法包括以下步骤：(1)提取地震属性，优选出与研究区储层相关性最好的属性A1，A2；(2)对优选的属性首先进行数据所在空间的降维处理，在此基础上进行标准化得到[A1]和[A2]，随后对标准化后的一维属性采用交会的方式，在数据性质空间中显示；(3)标准化后的属性[A1]和[A2]，具有值域为正，且值域范围相等的特点。建立[A1]和[A2]的交会，使两个属性在二维数据性质空间中显示；(4)按照以下步骤在升维后的数据性质空间中确定储层域，形成数据性质空间中的地震属性融合结果图，所述步骤如下：①确定野值域F1，F2，F3；首先读取由步骤(2)中得到的标准化后的属性[A1]和[A2]各自的最大值aMax1和aMax2，确定最大值点A(aMax1，aMax2)；其次在X轴和Y轴建立两个可动点，分别为B(b，0)和C(0，c)；初步建立野值域边界曲线方程，即； 由：点(b，0)和(aMax1，aMax2)确定方程：y1=aMax2aMax1-b(x-b),b∈[0,aMax1]---(1)]]> 点(0，c)和(aMax1，aMax2)确定方程：y2=aMax2-caMax1x+c,c∈[0,aMax2]---(2)]]> 点(0，c)和(b，0)确定方程：y3=-cbx+b3,b3∈[b,aMax2+cbaMax1]---(3)]]> 其中aMax1，aMax2表示两个不同属性标准化后的最大值，b，c，b3是循环变量； 建立的线性方程y1，y2，y3是野值域的边界方程；在区间[0，aMax1]内逐步改变b，直到野值域F1内的点有85％都在断层边界内时确定b；在区间[0，aMax2]内逐步改变c，直到野值域F2内的点有85％都在断层边界内时确定c；在区间内逐步改变b3，当野值域F3内的点有85％都在断层边界内时确定b3；由此确定野值域三条边界曲线y1，y2，y3；②确定储层域S1，S2，S3以①中野值域边界作为外边界，结合单属性标准化后目标区的分布特点，在X轴和Y轴分别建立可动点E(M1，0)和点F(0，M2)；由：点(M1，0)建立垂直于x轴的方程：x4＝M1 M1∈[0，aMax1] (4)点(0，M2)建立垂直于y轴的方程：y5＝M2 M2∈[0，aMax2] (5)其中M1，M2表示两个不同属性标准化后的储层阈值，为可变参数；由方程y1，y2，y3，x4，y5作为边界形成了S1，S2，S3，U四个区域；在区间[0，aMax1]内逐步改变M1，在区间[0，aMax2]内逐步改变M2，当S1，S2，S3区域内属性的储层预测符合率都大于75％时，确定E，F两个点中的未知变量M1和M2，从而确定S1，S2，S3三个储层域的边界；③确定储层域S4；在区域U中确定S4域的边界方程：y6=-cbx+b6,b6∈[0,2c]---(6)]]> 方程y6代表U域中储层域的边界方程，截距b6为可变参数；b，c为B,C两点的横纵坐标；在区间[0,2c]中逐步增大b6，计算由方程y6确定的S4区域内属性的储层预测符合率，当储层预测符合率大于75％时确定b6，并确定有效域S4；(4)确定y1至y6六条曲线后，即确定了储层域(S1，S2，S3，S4)，野值域(F1，F2，F3)和非储层域；在边界方程的控制下赋予储层域、野值域、非储层域内的点各自不同的颜色，形成数据性质空间中的地震属性融合结果图。...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据性质空间升维的地震属性融合方法，该方法包括以下步骤：(1)提取地震属性，优选出与研究区储层相关性最好的属性A1，A2；(2)对优选的属性首先进行数据所在空间的降维处理，在此基础上进行标准化得到[A1]和[A2]，随后对标准化后的一维属性采用交会的方式，在数据性质空间中显示；(3)标准化后的属性[A1]和[A2]，具有值域为正，且值域范围相等的特点。建立[A1]和[A2]的交会，使两个属性在二维数据性质空间中显示；(4)按照以下步骤在升维后的数据性质空间中确定储层域，形成数据性质空间中的地震属性融合结果图，所述步骤如下：①确定野值域F1，F2，F3；首先读取由步骤(2)中得到的标准化后的属性[A1]和[A2]各自的最大值aMax1和aMax2，确定最大值点A(aMax1，aMax2)；其次在X轴和Y轴建立两个可动点，分别为B(b，0)和C(0，c)；初步建立野值域边界曲线方程，即；由：点(b，0)和(aMax1，aMax2)确定方程：y1=aMax2aMax1-b(x-b),b∈[0,aMax1]---(1)]]>点(0，c)和(aMax1，aMax2)确定方程：y2=aMax2-caMax1x+c,c∈[0,aMax2]---(2)]]>点(0，c)和(b，0)确定方程：y3=-cbx+b3,b3∈[b,aMax2+cbaMax1]---(3)]]>其中aMax1，aMax2表示两个不同属性标准化后的最大值，b，c，b3是循环变量；建立的线性方程y1，y2，y3是野值域的边界方程；在区间[0，aMax1]内逐步改变b，直到野值域F1内的点有85％都在断层边界内时确定b；在区间[0，aMax2]内逐步改变c，直到野值域F2内的点有85％都在断层边界内时确定c；在区间内逐步改变b3，当野值域F3内的点有85％都在断层边界内时确定b3；由此确定野值域三条边界曲线y1，y2，y3；②确定储层域S1，S2，S3以①中野值域边界作为外边界，结合单属性标准化后目标区的分布特点，在X轴和Y轴分别建立可动点E(M1，0)和点F(0，M2)；由：点(M1，0)建立垂直于x轴的方程：x4＝M1M1∈[0，aMax1](4)点(0，M2)建立垂直于y轴的方程：y5＝M2M2∈[0，aMax2](5)其中M1，M2表示两个不同属性标准化后的储层阈值，为可变参数；由方程y1，y2，y3，x4，y5作为边界形成了S1，S2，S3，U四个区域；在区间[0，aMax1]内逐步改变M1，在区间[0，aMax2]内逐步改变M2，当S1，S2，S3区域内属性的储层预测符合率都大于75％时，确定E，F两个点中的未知变量M1和M2，从而确定S1，S2，S3三个储层域的边界；③确定储层域S4；在区域U中确定S4域的边界方程：y6=-cbx+b6,b6∈[0,2c]---(6)]]>方程y6代表U域中储层域的边界方程，截距b6为可变参数；b，c为B,C两点的横纵坐标；在区间[0,2c]中逐步增大b6，计算由方程y6确定的S4区域内属性的储层预测符合率，当储层预测符合率大于75％时确定b6，并确定有效域S4；(4)确定y1至y6六条曲线后，即确定了储层域(S1，S2，S3，S4)，野值域(F1，F2，F3)和非储层域；在边界方程的控制下赋予储层域、野值域、非储层域内的点各自不同的颜色，形成数据性质空间中的地震属性融合结果图。2.根据权利要求1所述的一种基于数据性质空间升维的地震属性融合方法，其特征在于：所述步骤(1)中地震属性的优选按以下步骤依次进行：(a)查重；即利用属性之间的相关性可以除去大量属性中冗杂的重复信息，简少属性的种类；(b)测井-属性相关性确定；即按照各井点属...
【专利技术属性】
技术研发人员：李婷婷，马世忠，许承武，范广娟，文慧俭，丛琳，王岁宝，
申请(专利权)人：东北石油大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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