[发明专利]基于GR分频反演的暗河充填预测方法

权利要求书

1.一种基于GR分频反演的暗河充填程度预测的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

对原始地震数据进行频谱分析，确定地震资料的有效频带范围，利用Marr小波分频技术对原始地震数据进行分频处理，得到不同频段的分频数据体，从不同频段的分频数据体分别提取不同频段的分频属性；

根据不同频段的瞬时振幅，利用振幅随频率变化的非线性关系，建立储层不同厚度下振幅与频率之间的关系；

把不同频段的分频属性作为输入数据，井点GR数值作为输出数据，根据储层不同厚度下振幅与频率之间的关系构建核函数，利用支持向量机进行多次学习，建立分频属性与测井GR曲线的非线性映射关系；

将不同频段的分频属性与测井GR曲线的非线性映射关系合成到一起，得到GR分频反演体；

根据未充填暗河、半充填暗河GR峰值及全充填暗河GR峰值的测井解释结果，获得不同充填程度暗河样本对应的GR峰值分布概率，从而确定GR分频反演体的暗河充填程度；

其中，所述核函数公式如下：

K(x,x_i)＝[(x·x_i)+1]^d

其中K(x,x_i)为核函数；x·x_i为内积运算；x为输入向量，x_i为第i个输入向量；d为多项式分类器。

2.根据权利要求1述的方法，其特征在于，所述分频属性包括：瞬时振幅、瞬时频率和瞬时相位。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测井解释结果具体为：未充填暗河、半充填暗河GR峰值小于或等于50API，全充填暗河GR峰值大于50API。