[发明专利]一种储层物性参数的预测方法及电子设备

说明书

本发明公开了一种储层物性参数的预测方法及电子设备，该方法包括：获取目标区域的多个地质物性参数，并基于目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立目标区域的岩石物理模型；基于目标区域的岩石物理模型和目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域；基于目标区域的岩石物理模型，构建针对目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到目标候选区域中的多参数的预测值。

技术领域

本发明涉及地质勘探技术领域，尤其涉及一种储层物性参数的预测方法及电子设备。

背景技术

自20世纪中叶以来，研究人员对储层物性参数和弹性参数之间的关系做了大量研究。

一方面，Doyen和Fournier等研究人员基于多元统计学建立了数据驱动的经验模型。这类多元统计学模型的构建流程简单且能够很好地拟合实际数据，但是这类模型往往强烈依赖于测井资料且缺少可靠的物理解释。另一方面，Gassmann和Biot等学者基于孔隙介质的力学理论建立了岩石物理学模型。这类模型能够精细刻画不同参数之间的物理规律，但在储层物性参数反演中，这类模型需要经过复杂的人为调整，导致反演方法受主观因素影响较多。

近年来，研究人员结合上述两方面的研究发展了一系列的储层参数反演方法。2006年，Bachrach在Gassmann模型的基础上通过引入正态型随机误差和均匀分布的先验信息，建立了一种统计岩石物理模型，给出了孔隙度和含气饱和度的最大后验估计及其不确定性分析。2010年，Grana在贝叶斯反演方法的基础上，通过引入孔隙介质模型提出了一类储层物性参数联合反演方法。2017年，Figueired基于Kuster-Toksoz公式提出了一种储层物性参数的贝叶斯反演方法。

然而，现有的结合孔隙介质力学理论和统计学的储层物性参数反演技术通常都采用比较简化的孔隙介质模型。事实上，地震波在储层介质中的传播会受到多种物理因素和多种物理机制的影响，所以基于过于简化的孔隙介质模型的反演方法并不能准确地反映地下储层和油水分布的真实情况。

发明内容

本发明实施例提供一种储层物性参数的预测方法及电子设备，以解决现有技术中基于岩石物理模型的地震反演方法并不能准确地反映地下储层和油水分布的真实情况的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：第一方面，本发明实施例提供了一种储层物性参数的预测方法，包括：

获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；

基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；

基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。

第二方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：

获取单元，用于获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；

第一构建单元，用于基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；