[发明专利]地震属性融合方法及装置

说明书

本发明公开了一种地震属性融合方法及装置，该地震属性融合方法包括：获取目标储层区域的样本集；提取样本集中每个目标储层样本块的多尺度地震属性集；将每个目标储层样本块的多尺度地震属性集输入至训练后的自适应函数神经网络，识别目标储层区域样本集的融合地震属性；通过循环迭代删除自适应函数神经网络输入层与隐单元层之间权重矩阵的权系数的方式更新网络参数。本发明通过循环迭代删除自适应函数神经网络权重矩阵的权系数的方式，不断更新训练自适应函数神经网络，使得通过训练后的自适应函数神经网络识别得到的融合地震属性包含的信息最大化，突出了目标储层区域的地质特征，能够提高地震解释的可靠性和地震解释的精度。

技术领域

本发明涉及油气勘探开发技术领域，尤其涉及地震属性融合方法及装置。

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。

地震属性数据的激增有利于地震解释，但同时也带来了新的挑战。一方面单一地震属性的多解性问题一直困扰着解释人员，另一方面多种地震属性间往往存在不一致与矛盾的情况。为了解决多种地震属性间的矛盾问题，同时提高地震解释的可信度，地球物理学家们提出了利用地震属性融合技术进行地震资料的解释。进行地震多属性融合主要包括三大步骤：地震属性标准化处理；地震属性变换；以及地震属性融合的实现。为了更有效的获取属性的有用信息，建立多种地震属性的相关关系，从而提高地震解释的可靠性和精度。

地震多属性融合的主要目的是消除多解性，突出目标地质特征，从而提高地震解释的精度。因此不能进行盲目的进行多属性融合，需要从地震属性集合中进行优选。地震属性优选要求选出的地震属性所包含的信息最大化，能够和地质目标建立起相关关系。如何进行多属性地震融合，从而提高地震解释的可靠性和精度，是目前国内外学者正在研究的重点工作。

发明内容

本发明实施例提供一种地震属性融合方法，用以提高地震解释的可靠性和精度，该地震属性融合方法包括：

获取目标储层区域的样本集；目标储层区域的样本集包括多个大小等同的、预设规则形状的目标储层样本块；

提取目标储层区域样本集中每个目标储层样本块的多尺度地震属性集；

将目标储层区域样本集中每个目标储层样本块的多尺度地震属性集输入至训练后的自适应函数神经网络，利用训练后的自适应函数神经网络识别目标储层区域样本集的融合地震属性；

其中，通过循环迭代删除自适应函数神经网络输入层与隐单元层之间权重矩阵的权系数的方式更新网络参数，在满足预设循环停止条件时，获得训练后的自适应函数神经网络。

本发明实施例还提供一种地震属性融合装置，用以提高地震解释的可靠性和精度，该地震属性融合装置包括：

目标样本获取模块，用于获取目标储层区域的样本集；目标储层区域的样本集包括多个大小等同的、预设规则形状的目标储层样本块；

目标样本提取模块，用于提取目标储层区域样本集中每个目标储层样本块的多尺度地震属性集；

目标样本识别模块，用于将目标储层区域样本集中每个目标储层样本块的多尺度地震属性集输入至训练后的自适应函数神经网络，利用训练后的自适应函数神经网络识别目标储层区域样本集的融合地震属性；

其中，通过循环迭代删除自适应函数神经网络输入层与隐单元层之间权重矩阵的权系数的方式更新网络参数，在满足预设循环次数时停止，获得训练后的自适应函数神经网络。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述地震属性融合方法。