[发明专利]井震联合自适应多参数智能岩相识别方法

说明书

本发明提供一种井震联合自适应多参数智能岩相识别方法，该井震联合自适应多参数智能岩相识别方法包括：步骤1，将两个最大波谷及一个最大波峰作为一个地震反射单元；步骤2，按照一定的层序提取地震反射单元；步骤3，确定地震反射单元的特征参数；步骤4，根据特征参数对多维特征的地震反射单元进行分类。该井震联合自适应多参数智能岩相识别方法通过大量分析单一地震反射单元内的测井曲线、岩性特征和地震波形多参数数据，利用人工智能分析方法，建立起不同岩相的地震波形参数特征；依据波形参数特征，建立地震岩相识别模式；该发明解决了岩性的识别难题，对于提高储层预测精度，实现快速有效的勘探具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及油气勘探地球物理技术领域，特别是涉及到一种井震联合自适应多参数智能岩相识别方法。

背景技术

在地震勘探领域，岩相识别是油气勘探的重要步骤，对勘探成败具有重要意义。目前，岩相识别主要采用地震波形分类技术。该技术是在一定时窗内，利用模糊数据和简单神经网络等技术，对地震波形进行分类。该方法能够较好解决厚度较大、沉积环境单一且稳定的岩相识别，国内外不少学者已将该技术成功应用于碎屑岩、碳酸盐岩礁滩体的岩性识别及对应沉积相带划分。

但对于岩层厚度较薄、横向变化较快的碎屑岩、沉积复杂的火成岩等复杂地质条件下的岩相识别，因其多解性太强，应用一直成功率较低。通过分析认为，地震波形分类方法识别岩相，其效果不好的原因主要有三点：一是该方法不能自动识别最小地震单元，无法有效的用于较薄岩层；第二是该方法仅仅利用地震波形特征进行分类，这种低维度数据特点，造成了用于分类的有效信息不足，无法满足复杂的岩相分类，具有很强的不确定性；第三是该方法使用的分类算法比较简单和单一，局限于简单的地质条件下，无法满足复杂岩相分类的需要。以上原因造成了在复杂的陆相盆地和叠合盆地，地震波形分类的应用效果不是很好。

由于地震分辨率限制和地震数据在岩相识别中的多解性，利用地震数据进行岩相识别，其难点主要体现在三个方面：第一，最小地震反射单元的定义、识别和提取困难；第二，如何提取有效的特征数据；第三，如何提高分类结果的可靠性和效率，确保岩相分类结果符合地质规律。