[发明专利]裂缝储层预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种裂缝储层预测方法，其特征在于，包括：

获取叠前地震道集域裂缝预测结果；

获取反映断层及断层周边断裂发育程度的叠后地震属性；

将叠前地震道集域裂缝预测结果和所述叠后地震属性进行地震属性融合，使得对叠前地震道集域裂缝预测结果中断裂带内裂缝密度值进行修正，得到裂缝储层强度预测成果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取反映断层及其周边断裂发育程度的叠后地震属性，包括：

采集地震数据和地质露头的裂缝信息；

根据地震数据和地质露头的裂缝信息，构建露头裂缝地质模型，露头裂缝地质模型表征裂缝分布规律；

根据露头裂缝地质模型表征的裂缝分布规律，在地震数据包含的地震属性中获取反映断层及其周边断裂发育程度的叠后地震属性。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将叠前地震道集域裂缝预测结果和所述叠后地震属性进行地震属性融合，包括：

通过以下公式将叠前地震道集域裂缝预测结果和所述叠后地震属性进行地震属性融合：

其中：f(A,B)是融合后的裂缝储层强度预测成果；A是叠前地震道集域裂缝预测结果，单位为裂缝条数/米；B是所述叠后地震属性；B_Max是B的最大值；n是地震融合常数系数，n为常数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

通过地质露头的裂缝信息中的断裂带上升盘的露头裂缝密度、断裂带下降盘的露头裂缝密度以及地震数据中裂缝与断层之间距离参数，确定露头裂缝数学模型，其中，

露头裂缝数学模型中断裂带上升盘模型的表达式如下：

露头裂缝数学模型中断裂带下降盘模型的表达式如下：

其中：Yu为断裂带上升盘裂缝密度，单位为裂缝条数/米；Yd为断裂带下降盘裂缝密度，单位为裂缝条数/米；X为裂缝位置到断层的距离，单位为米；b_u、b_d为X的指数系数，无量纲；a_u、a_d分别为的系数，无量纲；

根据露头裂缝数学模型和叠前地震道集域裂缝预测结果，确定地震融合常数系数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据露头裂缝数学模型和叠前地震道集域裂缝预测结果，确定地震融合常数系数，包括：

根据露头裂缝数学模型，确定断裂带为断裂带上升盘或为断裂带下降盘：

当确定断裂带为断裂带上升盘时，按如下公式确定地震融合常数系数；

当确定断裂带为断裂带下降盘时，按如下公式确定地震融合常数系数。

6.一种裂缝储层预测装置，其特征在于，包括：

叠前地震道集域裂缝预测结果模块，用于获取叠前地震道集域裂缝预测结果；

地震属性优选模块，用于获取反映断层及断层周边断裂发育程度的叠后地震属性；

地震属性融合模块，用于将叠前地震道集域裂缝预测结果和所述叠后地震属性进行地震属性融合，使得对叠前地震道集域裂缝预测结果中断裂带内裂缝密度值进行修正，得到裂缝储层强度预测成果。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，地震属性优选模块具体用于：

采集地震数据和地质露头的裂缝信息；

根据地震数据和地质露头的裂缝信息，构建露头裂缝地质模型，露头裂缝地质模型表征裂缝分布规律；

根据露头裂缝地质模型表征的裂缝分布规律，在地震数据包含的地震属性中获取反映断层及其周边断裂发育程度的叠后地震属性。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，地震属性融合模块具体用于：

通过以下公式将叠前地震道集域裂缝预测结果和所述叠后地震属性进行地震属性融合：

其中：f(A,B)是融合后的裂缝储层强度预测成果；A是叠前地震道集域裂缝预测结果，单位为裂缝条数/米；B是所述叠后地震属性；B_Max是B的最大值；n是地震融合常数系数，n为常数。