[发明专利]构建双向约束初始模型的方法及装置

说明书

本发明公开了一种构建双向约束初始模型的方法及装置，该方法包括：根据测井弹性参数信息建立测井弹性参数趋势信息；对测井弹性参数信息进行带通滤波获得带通弹性参数信息；根据带通弹性参数信息确定拟合弹性参数信息；拟合弹性参数信息反映空间约束地震属性与带通弹性参数的关系，空间约束地震属性包括与带通弹性参数的相关系数不小于预设相关系数的地震属性；根据测井弹性参数趋势信息、拟合弹性参数信息，及第一测井低频弹性参数趋势信息，构建双向约束初始模型。本发明中，测井弹性参数趋势信息包含低频信息，空间约束地震属性与带通弹性参数相关性较高，利用低频信息及空间约束地震属性构建模型，可以提高双向约束初始模型的预测精度。

技术领域

本发明涉及地质勘探技术领域，尤其涉及构建双向约束初始模型的方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

在实际地震资料处理中，采集到的地震数据往往缺失低频信息。常用的地震反演，尤其是基于初始模型的地震反演，低频信息缺失会影响反演结果的准确性。因此，建立包含地震数据低频信息的初始模型是至关重要的。

常规构建反演初始模型的方法一般是综合地震数据、地质解释及测井资料建立宽频带波阻抗地震反演模型。根据地层接触关系，一般采用顶平行型、底平行型或过渡型搭建地层格架，采用诸如反距离加权、克里金插值等插值算法外推内插井数据，进而构建反演初始模型。但是，这种构建初始模型的方法为纯数学插值，基于该方法构建的反演初始模型不包含任何地质信息，更不包含地震数据的低频信息，容易出现绕井周画圈的现象(俗称“牛眼”现象)。另外，如果地震资料能量较弱，反演结果同样会出现画圈现象，导致反演结果的预测精度较差。

为了弥补利用纯数学插值方法构建反演初始模型带来的缺陷，学者们提出了用地震速度、地震属性等约束低频模型，采用多属性分析手段，利用多元统计或者神经网络等方法，构建多属性与测井弹性参数的关系。一方面由于地震属性中缺少低频信息，另一方面，地震多属性与测井弹性参数的相关性并不高，提高多属性与测井弹性参数的相关性往往会产生过拟合现象，最终的地震反演结果依然会出现“牛眼”现象，导致反演结果的预测精度较差。

因此，现有的构建反演初始模型的方法存在因缺少低频信息而不能准确反映地震反演结果、反演结果的预测精度较差的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种构建双向约束初始模型方法，用以提高反演结果的预测精度，准确反映反演结果，该方法包括：

根据参与井的测井弹性参数信息建立参与井的测井弹性参数趋势信息；测井弹性参数趋势信息反映了参与井中岩性的低频信息；

对参与井的测井弹性参数信息进行与目标地层的地震频带相匹配的带通滤波，获得参与井的带通弹性参数信息；

根据参与井的带通弹性参数信息确定参与井的拟合弹性参数信息；拟合弹性参数信息反映了空间约束地震属性与带通弹性参数之间的关系；空间约束地震属性包括与带通弹性参数的相关系数不小于预设相关系数的地震属性；

根据参与井的测井弹性参数趋势信息、拟合弹性参数信息，及第一测井低频弹性参数趋势信息，构建参与井的双向约束初始模型；第一测井低频弹性参数趋势信息的频带为第一低频频带；

其中，根据参与井的测井弹性参数趋势信息、拟合弹性参数信息，及第一测井低频弹性参数趋势信息，构建参与井的双向约束初始模型，包括：

根据参与井的测井弹性参数趋势信息确定测井弹性参数趋势最大值和测井弹性参数趋势最小值；

根据参与井的拟合弹性参数信息确定拟合弹性参数最大值和拟合弹性参数最小值；