[发明专利]一种基于沉积地层单元的地震相分析方法

说明书

技术领域

本发明属于油气及煤层气地震勘探与开发技术领域，尤其涉及勘探开发过程中的储层沉积演化分析方法，为油气和煤层气勘探开发优选有利的目标层系和区带提供可靠的基础性资料。

背景技术

层序地层学的研究促进了成因地层研究的发展，油气勘探目标的复杂性需要关注目的层段的沉积环境和沉积演化的细节。随着地震技术，尤其是地震属性分析技术的进步，使得利用地震资料进行沉积解释向前迈进了一步，在宏观沉积层序的内部，可以利用地震资料研究更小尺度的沉积过程和成因地层单元，这不仅需要分析三维地震属性数据体中不同沉积相带的属性特征，而且需要在沉积单元内部通过分析地震属性纵向上和横向上的差异，揭示沉积地层单元内的沉积特征的时空配置关系，从而精细地描述储层。利用地震资料进行沉积特征的主要技术手段，可以称之为“地震相分析”。地震相分析技术已经从单纯的地震反射结构和地震属性定性分析，逐步演变成利用三维地震属性体，在沉积地层单元约束下，进行面向沉积等时面地震属性分析的综合性技术，其中沉积地层单元的约束和面向沉积等时面是保证地震相分析可靠性的基本要求和技术关键。

Naamen Keskes于1999年发表的“自动地震模式识别方法(Automatic seismic pattern recognition method)”专利技术(US Patent 5940777)，提出利用一维神经网络的方法进行地震道的分类的方法，然后通过根据分类的结果进行地震相的解释，该技术的实现主要有三个步骤：①根据钻井地质资料给出区域内的先验分类数；②根据给出的分类数建立地震道的预测模式；③基于建立的模式进行地震道的分类。

West，Brian P.和May，Steven R.于2002年发表了“利用纹理分析和神经网络技术进行地震相解释的方法(Method for seismic facies interpretation using textural analysis and neural network)”专利技术(US Patent 6438493)，提出针对三维地震数据体首先进行纹理处理得到纹理属性体，然后采用概率型的神经网络技术重建地震属性体，然后进行地震相的解释，该技术的关键是纹理分析的算法，主要是数学运算，对地震属性并没有进行具有地质意义的处理。

Lees，Jack和Sheffield，Tatum M.于2006年发表的“利用多种属性提高三维数据体成像和分析的方法和体系(System and method for analyzing and imaging an enhanced three-dimensional volume data set using one or more attributes)”专利技术(US Patent 6987878)，提出了利用多属性融合技术进行多属性体的处理，获得地质对象的清晰度更高的属性数据体，进而进行地震资料的综合地质解释，该技术在地质体追踪方面采用的一般性的种子点追踪算法，并没有考虑地质层位的约束和沉积单元的控制。

目前利用地震资料进行地震相分析的技术方法均在地震的反射时间域整道或以一定的时窗，数据体内每道采用等长的时窗进行，由于沉积地层在沉积期间受到了当时构造的控制，在地质演化过程中同样会受到构造运动的影响，存在沉积厚度和构造形态的差异，如果采用等长的时窗，势必会造成不同道数据对应的沉积单元不同，将不同沉积单元的地震数据在一起进行地震属性分析和地震相解释，得到的解释结果很难与实际的沉积地层的展步特征相一致，并且地震属性分析缺乏明确的地质意义。

发明内容

本发明为了解决现有技术中存在的技术问题，研发了一种基于沉积地层单元的地震相分析方法。本发明克服目前地震相分析方法缺乏明确的地质意义的局限，形成在沉积地层单元约束条件下，利用三维地震属性体进行地震相分析的技术方法，用于辅助油气包括非常规油气勘探开发过程中的储层沉积演化研究工作，并指导岩性和地层圈闭油气藏的精细储层沉积特征描述，为油气和煤层气勘探开发优选有利的目标层系和区带提供可靠的基础性资料。

本发明为了实现发明目的，所采用的技术方案是

发明利用三维地震属性数据体进行储层沉积特征的分析，运用高分辨率层序地层学原理和方法，以及地震属性分析方法和模式识别方法；

方法中采用K均值聚类算法，在沉积等时界面的控制下，进行沉积地层单元的沉积特征和沉积演化的分析过程。

所述方法包括，

①.三维地震数据体的变换步骤，