[发明专利]基于叠前AVO属性的裂缝预测方法、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其特征在于，包括：

提取叠前地震道集的AVO属性，获得叠前AVO属性的截距数据体与梯度数据体；

根据所述截距数据体与所述梯度数据体，提取x、y方向的视倾角；

根据所述视倾角，拟合趋势面，进而计算曲率属性；

根据曲率属性进行裂缝预测。

2.根据权利要求1所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，通过公式(1)提取叠前地震道集的AVO属性：

r_θ＝P+Gsin²θ (1)

其中，r_θ为反射系数，θ为入射角，P为截距数据体，G为梯度数据体，V_p为下伏地层与上覆地层的纵波速度的平均值，V_s为下伏地层与上覆地层的横波速度的平均值，ρ为下伏地层与上覆地层的密度的平均值，ΔV_p为下伏地层与上覆地层的纵波速度之差，ΔV_s为下伏地层与上覆地层的横波速度之差，Δρ为下伏地层与上覆地层的密度之差。

3.根据权利要求1所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，通过公式(2)拟合趋势面：

z(x，y)＝Ax²+By²+Cxy+Dx+Ey+F (2)

其中，z(x，y)为趋势面，z、x、y分别为趋势面上观测点的高程及地理坐标，A、B、C、D、E、F均为拟合系数，D＝p，E＝q，p、q分别为x、y方向的视倾角。

4.根据权利要求3所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，所述曲率属性包括平均曲率、高斯曲率、极大曲率、极小曲率、最大正曲率、最小负曲率。

5.根据权利要求4所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，所述平均曲率为：

所述高斯曲率为：

其中，K_m为平均曲率，K_g为高斯曲率。

6.根据权利要求5所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，所述极大曲率为：

所述极小曲率为：

其中，K_max为极大曲率，K_min为极小曲率。

7.根据权利要求4所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，所述最大正曲率为：

所述最小负曲率为：

其中，K₊为最大正曲率，K_-为最小负曲率。

8.根据权利要求1所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法，其中，根据曲率属性进行裂缝预测包括：

岩层因受力弯曲程度越高，曲率值越大，对应的断裂或裂缝越发育。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，存储有可执行指令；

处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1-8中任一项所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的基于叠前AVO属性的裂缝预测方法。