CN119439235A 一种地震全波信息挖掘下的高分辨储层预测方法 （陕西延长石油国际能源化工有限公司）

司一种地震全波信息挖掘下的高分辨储层预所述方法包括以下步骤：获取地震全波信息数2步骤S3：对高分辨率储层细节展示图进行动态储层变化数据；根据动态储层特征变化数据对高分辨率储层细节展示图进行储层特征变化预步骤S14：基于预设的地震波传播特性系数对多尺度全波特征张量进行地震全波信号于震波传输速度数据对多尺度全波特征张量进行震波类型分类，生成震波类型分类数据，3据地震波隐式储层特征数据对地震多波场分离数据进对地震多波场分离数据进行地震采集点确认，得到地震采集点信息数据；将地震多波场分离数据和地理空间坐标数据进行空间坐标网格基于地震传播演化路径数据对地震多波场网格映射数据进行网格根据地震波局部隐式模式数据对地震波空间传播区域数据进行网格单元储层特征值对地震多波场分离数据进行频率域分析，生成地震全波频域数据；根据根据储层介质波动方程进行有限差分计算，得到储层介质波通过模拟地震波场数据对高阶储层特征数据进行反演优化，生成步骤S231：对储层动态响应优化数据进行小波包分步骤S234：基于低频分量标注数据对多频率储层特征图谱进4步骤S235：根据图谱局部纹理特征增强数据和图基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行高频纹理区域定对高频纹理分离区域数据进行灰度共生矩阵计算，得到高频纹理区域纹理信息数据；对高频纹理区域纹理信息数据进行局部对比度增强，从而生成高频纹理区域纹理增强数通过高频纹理对齐区域数据对多频率储层特征图谱进行图谱细节更步骤S33：将动态储层特征变化数据导入至储层特性变化预测模型中进行储层特征变10.根据权利要求1所述的地震全波信息挖掘下的高分辨储层预测方法，其特征在于，56步骤S14：基于预设的地震波传播特性系数对多尺度全波特征张量进行地震全波7步骤S23：对储层动态响应优化数据进行频率分量分解，生成多频率储层特征图[0011]本发明通过隐式储层特征提取，能够深入挖掘地震波在8根据地震波局部隐式模式数据对地震波空间传播区域数据进行网格单元储层特地映射到实际的地理位置。这不仅为后续的数据分析和空间映射提供了精确的基础信息，9震波在复杂储层环境中的传播行为，为后续的储层响应分析和优化提供科学的模拟结果。步骤S233：基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行图谱纹理特征增[0017]本发明通过小波包分解能够有效将储层动态响应优化数据分解为低频和高频分将物理现象与储层特征之间建立直接关联。对储层动态响应优化数据进行频段特征重构，[0019]本发明通过基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行高频纹理区域定步骤S33：将动态储层特征变化数据导入至储层特性变化预测模型中进行储层特术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范本发明实施例中，通过将从地震多波场分离数据中提取的多个波场信号作为输中不同区域的反射强度与孔隙度或渗透率之间存在复杂的非线性映射关系。通过该过程，密度等变化选择具体的分类算法。常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林队或开发决策者直观地看到可靠的储层分布和开步骤S14：基于预设的地震波传播特性系数对多尺度全波特征张量进行地震全波非线性非平稳信号分解为若干个内禀模态函数（IMF这些模态函数表示了信号中的主要步骤S23：对储层动态响应优化数据进行频率分量分解，生成多频率储层特征图识别储层在不同频率下的响应特征。分解后的数据能够揭示储层的高频和低频响应特征，根据地震波局部隐式模式数据对地震波空间传播区域数据进行网格单元储层特数据，对储层介质波动方程进行数值求解模拟。可以采用显式或隐式数值方法，如Lax_步骤S233：基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行图谱纹理特征增成的多频率储层特征图谱将包含不同频段的储层特征分布，并能够揭示储层的空间异质高频分量通常包含细节和快速变化的信息，有助于捕捉储层中的细微变化。采用方法如信息和特征标识。对高频纹理分离区域数据进行灰度共生矩阵（GrayLevelCo_步骤S33：将动态储层特征变化数据导入至储层特性变化预测模型中进行储层特图谱生成高分辨率的储层预测分布图。该图展示了储层特性在空间分布上的高分辨率预将储层分类图谱结合储层的空间信息和预测数据进行高分辨率渲染，生成储层预测分布[