[发明专利]基于GR分频反演的暗河充填预测方法

摘要

本发明公开了一种基于GR分频反演的暗河充填程度预测方法。其中方法包括：利用Marr小波分频技术对原始地震数据进行分频处理，得到不同频段的分频数据体并从分频数据体分别提取不同频段的分频属性，根据储层不同厚度下振幅与频率关系构建核函数，利用支持向量机进行多次学习，建立分频属性与测井GR曲线的非线性映射关系，将不同频段分频属性与测井曲线的非线性映射关系合成到一起得到GR分频反演体，根据测井解释结果确定不同充填程度暗河样本对应的GR峰值分布概率，确定GR分频反演体的暗河充填程度。本方案能够得到分辨率较高的反演结果，能够直接预测未钻井区域储层的泥质充填情况，可提高开发调整井建产率，为油田开发方案制定提供技术支持。

主权项

1.一种基于GR分频反演的暗河充填程度预测的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对原始地震数据进行频谱分析，确定地震资料的有效频带范围，利用Marr小波分频技术对原始地震数据进行分频处理，得到不同频段的分频数据体，从不同频段的分频数据体分别提取不同频段的分频属性；根据不同频段的瞬时振幅，利用振幅随频率变化的非线性关系，建立储层不同厚度下振幅与频率之间的关系；把不同频段的分频属性作为输入数据，井点GR数值作为输出数据，根据储层不同厚度下振幅与频率之间的关系构建核函数，利用支持向量机进行多次学习，建立分频属性与测井GR曲线的非线性映射关系；将不同频段的分频属性与测井GR曲线的非线性映射关系合成到一起，得到GR分频反演体；根据未充填暗河、半充填暗河GR峰值及全充填暗河GR峰值的测井解释结果，获得不同充填程度暗河样本对应的GR峰值分布概率，从而确定GR分频反演体的暗河充填程度；其中，所述核函数公式如下：K(x,x_i)＝[(x·x_i)+1]^d其中K(x,x_i)为核函数；x·x_i为内积运算；x为输入向量，x_i为第i个输入向量；d为多项式分类器。