一種預測裂縫發育的方法及裝置與流程
2023-10-10 23:20:39
本發明涉及石油地球物理勘探技術領域，特別涉及一種基於疊前寬方位數據縱波速度各向異性特徵預測裂縫發育的方法及裝置。
背景技術：
裂縫是碳酸鹽巖中儲集空間的一種重要類型，是由構造變形作用或物理成巖作用在巖石中形成的沒有明顯位移的不連續面。裂縫的形成取決於巖石所受應力的類型以及巖石的性質，其豐度和分布與應力大小、巖石類型(脆性或韌性)、結構狀態、深度(上覆壓力)、巖性、巖層厚度、孔隙度、相、年代等因素有關。在石油地球物理勘探領域中，對於碳酸鹽巖儲層，裂縫不僅僅是主要的油氣運移通道，而且對提高儲層滲透率，提高油井產量具有重要意義。目前，地質人員常用裂縫的寬度、大小、產狀、間距、密度和充填性質等參數描述裂縫，但是地質觀察手段局限於地質露頭，井眼信息，無法對大區域的地下裂縫發育情況進行定量估計。
利用地震資料進行裂縫研究的基礎是地下介質的各向異性理論，所謂各向異性是指介質彈性參數及地震波動力學參數隨方向而異的特性。目前，運用方位各向異性理論預測裂縫的常用方法為寬方位時差分析技術、振幅隨偏移距的變化(amplitudevariationwithoffset，簡稱avo)梯度技術及直接參數反演技術。然而，寬方位時差技術解析度較低，僅能區分較厚儲層(通常厚度大於四分之一地震波長)的裂縫發育情況，而avo梯度技術則無法分辨各向異性梯度的正負，因而在預測裂縫發育主方向時引入90°誤差，而直接彈性參數反演由於運算的非唯一性，實際應用非常有限。
可見，現有技術存在難以在裂縫預測中實現準確預測薄儲層裂縫發育方向以及無法克服直接參數反演非唯一性的問題。
技術實現要素：
本發明的實施例提供一種預測裂縫發育的方法及裝置，以解決現有技術中存在的難以在裂縫預測中實現準確預測薄儲層裂縫發育方向以及無法克服直接參數反演非唯一性的問題。
為達到上述目的，本發明採用如下技術方案：
一種預測裂縫發育的方法，包括：
獲取裂縫研究區域的疊前地震道集數據、測井數據、層位數據和構造發育信息；所述測井數據包括聲波時差曲線、密度曲線、縱波速度和橫波速度；
根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體；
根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波；
根據所述層位數據、構造發育信息以及測井數據確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型；
根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；所述疊前彈性參數數據包括縱波速度反演數據、橫波速度反演數據以及密度反演數據；
根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數；
根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。
具體的，根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體，包括：
根據疊前地震道集數據，合成多個部分方位角疊加數據體；
在每個部分方位角疊加數據體中合成多個部分偏移距疊加數據體。
具體的，根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波，包括：
根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體對應的合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差ds；其中，ds＝∑(so-sc)；so為疊前地震道集數據；sc為合成地震道集數據；
對所述誤差ds進行誤差分析，調整地震子波波長、地震子波周期或地震子波振幅，直至合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差小於預先設置的誤差閾值，將所述地震子波確定為各部分方位角疊加數據體反演所需子波。
具體的，根據所述層位數據、構造發育信息以及測井數據確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型，包括：
根據測井數據中的密度曲線、縱波速度和橫波速度，以所述層位數據為約束條件進行內插外推運算，確定地震反演所需的縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型。
具體的，根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數，包括：
根據最小二乘法，以各個部分方位角疊加數據體的橫波速度反演數據和縱波速度反演數據分別為橢圓方程ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0中的x和y值，擬合確定橢圓方程參數a、b、c、d、e、f。
具體的，根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度，包括：
根據公式：
確定橢圓的長軸或短軸指向θ，並以橢圓的長軸或短軸指向θ表徵裂縫發育方向；
根據公式：xc＝(be-2cd)/(4ac-b2)和yc＝(bd-2ae)/(4ac-b2)確定橢圓的幾何中心(xc,yc)；
根據公式：a2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c+((a-c)2+b2))1/2)；b2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c-((a-c)2+b2))1/2)；以及e＝a/b；確定橢圓的長軸與短軸的比值e，並以橢圓的長軸與短軸的比值e表徵裂縫密度。
一種預測裂縫發育的裝置，包括：
數據獲取單元，用於獲取裂縫研究區域的疊前地震道集數據、測井數據、層位數據和構造發育信息；所述測井數據包括聲波時差曲線、密度曲線、縱波速度和橫波速度；
疊加數據體形成單元，用於根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體；
子波確定單元，用於根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波；
低頻模型確定單元，用於根據所述層位數據、構造發育信息以及測井數據確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型；
疊前彈性參數數據確定單元，用於根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；所述疊前彈性參數數據包括縱波速度反演數據、橫波速度反演數據以及密度反演數據；
橢圓擬合單元，用於根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數；
裂縫發育預測單元，用於根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。
具體的，所述疊加數據體形成單元，包括：
方位角疊加數據體合成模塊，用於根據疊前地震道集數據，合成多個部分方位角疊加數據體；
偏移距疊加數據體合成模塊，用於在每個部分方位角疊加數據體中合成多個部分偏移距疊加數據體。
具體的，所述子波確定單元，包括：
誤差確定模塊，用於根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體對應的合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差ds；其中，ds＝∑(so-sc)；so為疊前地震道集數據；sc為合成地震道集數據；
子波確定模塊，用於對所述誤差ds進行誤差分析，調整地震子波波長、地震子波周期或地震子波振幅，直至合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差小於預先設置的誤差閾值，將所述地震子波確定為各部分方位角疊加數據體反演所需子波。
此外，所述低頻模型確定單元，具體用於：
根據測井數據中的密度曲線、縱波速度和橫波速度，以所述層位數據為約束條件進行內插外推運算，確定地震反演所需的縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型。
此外，所述橢圓擬合單元，具體用於：
根據最小二乘法，以各個部分方位角疊加數據體的橫波速度反演數據和縱波速度反演數據分別為橢圓方程ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0中的x和y值，擬合確定橢圓方程參數a、b、c、d、e、f。
具體的，所述裂縫發育預測單元，包括：
裂縫發育方向表徵模塊，用於根據公式：確定橢圓的長軸或短軸指向θ，並以橢圓的長軸或短軸指向θ表徵裂縫發育方向；
裂縫密度表徵模塊，用於根據公式：xc＝(be-2cd)/(4ac-b2)和yc＝(bd-2ae)/(4ac-b2)確定橢圓的幾何中心(xc,yc)；
根據公式：a2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c+((a-c)2+b2))1/2)；b2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c-((a-c)2+b2))1/2)；以及e＝a/b；確定橢圓的長軸與短軸的比值e，並以橢圓的長軸與短軸的比值e表徵裂縫密度。
本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的方法及裝置，採用基於疊前寬方位地震數據的縱波速度方位各向異性特徵預測裂縫。首先，根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體；確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波；確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型；根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數；根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。本發明突破了avo梯度技術自身缺陷導致的裂縫方向預測90°誤差，可以準確的預測裂縫發育方向，同時突破了直接參數反演非唯一性的缺陷，獲得了穩定的彈性參數反演結果，有效的提高了彈性參數在地震裂縫預測中的作用，同時將裂縫預測提高到定量化預測的程度，進而得到高精度定量化儲層預測結果，為後期地質分析和井位部署提供更加可靠的依據。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的方法的流程圖一；
圖2為本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的方法的流程圖二；
圖3為本發明實施例中的橫波速度的低頻模型的示意圖；
圖4為本發明實施例中的密度的低頻模型的示意圖；
圖5為本發明實施例中的縱波速度的低頻模型的示意圖；
圖6為本發明實施例中基於疊前彈性參數反演後獲得的彈性參數反演結果示意圖；
圖7為本發明實施例中所獲裂縫發育方向預測結果示意圖；
圖8為本發明實施例中所獲裂縫密度預測結果示意圖；
圖9為本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的裝置的結構示意圖一；
圖10為本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的裝置的結構示意圖二。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
如圖1所示，本發明實施例提供一種預測裂縫發育的方法，包括：
步驟101、獲取裂縫研究區域的疊前地震道集數據、測井數據、層位數據和構造發育信息。
其中，所述測井數據包括聲波時差曲線、密度曲線、縱波速度和橫波速度。
步驟102、根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體。
步驟103、根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波。
步驟104、根據所述層位數據、構造發育信息以及測井數據確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型。
步驟105、根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據。
其中，所述疊前彈性參數數據包括縱波速度反演數據、橫波速度反演數據以及密度反演數據。
步驟106、根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數。
步驟107、根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。
本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的方法，採用基於疊前寬方位地震數據的縱波速度方位各向異性特徵預測裂縫。首先，根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體；確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波；確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型；根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數；根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。本發明突破了avo梯度技術自身缺陷導致的裂縫方向預測90°誤差，可以準確的預測裂縫發育方向，同時突破了直接參數反演非唯一性的缺陷，獲得了穩定的彈性參數反演結果，有效的提高了彈性參數在地震裂縫預測中的作用，同時將裂縫預測提高到定量化預測的程度，進而得到高精度定量化儲層預測結果，為後期地質分析和井位部署提供更加可靠的依據。
為了使本領域的技術人員更好的了解本發明，下面列舉一個更為詳細的實施例，如圖2所示，本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的方法，包括：
步驟201、獲取裂縫研究區域的疊前地震道集數據、測井數據、層位數據和構造發育信息。
其中，所述測井數據包括聲波時差曲線、密度曲線、縱波速度和橫波速度，另外還可以包括地層微電阻率掃描成像(formationmicroscannerimage，簡稱fmi)。此處，構造發育信息主要包括大地構造水平應力方向，構造發育類型及程度。
在本發明實施例中，裂縫研究區域以海外某盆地m段灰巖儲層為例。
步驟202、根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體。
此處，可以首先根據疊前地震道集數據，合成多個部分方位角疊加數據體(一般情況下可以是6個部分方位角疊加數據體)；然後，在每個部分方位角疊加數據體中合成多個部分偏移距疊加數據體(一般情況下可以是5個部分偏移距疊加數據體)。
具體的，對於預先設置的方位角和偏移距範圍，需要根據能量均衡原則(由不同方位角範圍疊加得到的若干疊加數據體在相同測線剖面上無明顯的能量差異)來設置，並滿足滿覆蓋和寬方位的勘探要求。
步驟203、根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體對應的合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差ds。
其中，ds＝∑(so-sc)；so為疊前地震道集數據；sc為合成地震道集數據。
步驟204、對所述誤差ds進行誤差分析，調整地震子波波長、地震子波周期或地震子波振幅，直至合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差小於預先設置的誤差閾值，將所述地震子波確定為各部分方位角疊加數據體反演所需子波。
另外，還可以是調整地震子波波長、地震子波周期或地震子波振幅，直至合成地震道集數據與疊前地震道集數據的主要偶匹配良好，將所述地震子波確定為各部分方位角疊加數據體反演所需子波，但不僅局限於此。
步驟205、根據測井數據中的密度曲線、縱波速度和橫波速度，以所述層位數據為約束條件進行內插外推運算，確定地震反演所需的縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型。
如圖3、圖4和圖5所示，圖3表示橫波速度的低頻模型示意，圖4為密度的低頻模型示意，圖5表示縱波速度的低頻模型的示意。
步驟206、根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據。
其中，所述疊前彈性參數數據包括縱波速度反演數據、橫波速度反演數據以及密度反演數據。如圖6所示，其中圖6的a部分表示波阻抗，圖6的b部分表示橫波速度反演數據。
步驟207、根據最小二乘法，以各個部分方位角疊加數據體的橫波速度反演數據和縱波速度反演數據分別為橢圓方程ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0中的x和y值，擬合確定橢圓方程參數a、b、c、d、e、f。
此處，x和y值可以視為橢圓中樣本點在橢圓所在坐標系中的橫縱坐標軸上的投影。此處的樣本點即為各個部分方位角疊加數據體的橫波速度反演數據和縱波速度反演數據。
步驟208、根據公式：確定橢圓的長軸或短軸指向θ，並以橢圓的長軸或短軸指向θ表徵裂縫發育方向。
此處，裂縫發育方向的效果可以如圖7所示，其中圖7左側為井上所得裂縫發育方向圖，右側為預測所得裂縫發育方向示意。
步驟209、根據公式：
xc＝(be-2cd)/(4ac-b2)和yc＝(bd-2ae)/(4ac-b2)確定橢圓的幾何中心(xc,yc)；
根據公式：a2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c+((a-c)2+b2))1/2)；b2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c-((a-c)2+b2))1/2)；以及e＝a/b；確定橢圓的長軸與短軸的比值e，並以橢圓的長軸與短軸的比值e表徵裂縫密度，從而量化裂縫發育強度。其中，a表示橢圓長軸的長度，b表示橢圓短軸的長度。此處的裂縫密度的效果可以如圖8所示。
本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的方法，採用基於疊前寬方位地震數據的縱波速度方位各向異性特徵預測裂縫。首先，根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體；確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波；確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型；根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數；根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。本發明突破了avo梯度技術自身缺陷導致的裂縫方向預測90°誤差，可以準確的預測裂縫發育方向，同時突破了直接參數反演非唯一性的缺陷，獲得了穩定的彈性參數反演結果，有效的提高了彈性參數在地震裂縫預測中的作用，同時將裂縫預測提高到定量化預測的程度，進而得到高精度定量化儲層預測結果，為後期地質分析和井位部署提供更加可靠的依據。
對應於上述的方法實施例，如圖9所示，本發明實施例提供一種預測裂縫發育的裝置，包括：
數據獲取單元31，用於獲取裂縫研究區域的疊前地震道集數據、測井數據、層位數據和構造發育信息；所述測井數據包括聲波時差曲線、密度曲線、縱波速度和橫波速度。
疊加數據體形成單元32，用於根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體。
子波確定單元33，用於根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波。
低頻模型確定單元34，用於根據所述層位數據、構造發育信息以及測井數據確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型。
疊前彈性參數數據確定單元35，用於根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；所述疊前彈性參數數據包括縱波速度反演數據、橫波速度反演數據以及密度反演數據。
橢圓擬合單元36，用於根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數。
裂縫發育預測單元37，用於根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。
具體的，如圖10所示，所述疊加數據體形成單元32，包括：
方位角疊加數據體合成模塊321，用於根據疊前地震道集數據，合成多個部分方位角疊加數據體。
偏移距疊加數據體合成模塊322，用於在每個部分方位角疊加數據體中合成多個部分偏移距疊加數據體。
具體的，如圖10所示，所述子波確定單元33，包括：
誤差確定模塊331，用於根據每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體、測井數據中的聲波時差曲線和密度曲線，確定各部分方位角疊加數據體對應的合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差ds；其中，ds＝∑(so-sc)；so為疊前地震道集數據；sc為合成地震道集數據。
子波確定模塊332，用於對所述誤差ds進行誤差分析，調整地震子波波長、地震子波周期或地震子波振幅，直至合成地震道集數據與疊前地震道集數據的誤差小於預先設置的誤差閾值，將所述地震子波確定為各部分方位角疊加數據體反演所需子波。
此外，所述低頻模型確定單元34，具體用於：
根據測井數據中的密度曲線、縱波速度和橫波速度，以所述層位數據為約束條件進行內插外推運算，確定地震反演所需的縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型。
此外，所述橢圓擬合單元36，具體用於：
根據最小二乘法，以各個部分方位角疊加數據體的橫波速度反演數據和縱波速度反演數據分別為橢圓方程ax2+bxy+cy2+dx+ey+f＝0中的x和y值，擬合確定橢圓方程參數a、b、c、d、e、f。
具體的，如圖10所示，所述裂縫發育預測單元37，包括：
裂縫發育方向表徵模塊371，用於根據公式：確定橢圓的長軸或短軸指向θ，並以橢圓的長軸或短軸指向θ表徵裂縫發育方向。
裂縫密度表徵模塊372，用於根據公式：xc＝(be-2cd)/(4ac-b2)和yc＝(bd-2ae)/(4ac-b2)確定橢圓的幾何中心(xc,yc)；
根據公式：a2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c+((a-c)2+b2))1/2)；b2＝2(axc2+cyc2+bxcyc-1)/(a+c-((a-c)2+b2))1/2)；以及e＝a/b；確定橢圓的長軸與短軸的比值e，並以橢圓的長軸與短軸的比值e表徵裂縫密度。
值得說明的是，本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的裝置的具體實現方式可以參見上述圖1和圖2對應的方法實施例，此處不再贅述。
本發明實施例提供的一種預測裂縫發育的裝置，採用基於疊前寬方位地震數據的縱波速度方位各向異性特徵預測裂縫。首先，根據預先設置的方位角和偏移距範圍，將疊前地震道集數據進行分方位角和分偏移距部分疊加，形成多個部分方位角疊加數據體，以及在每個部分方位角疊加數據體中合成的多個部分偏移距疊加數據體；確定各部分方位角疊加數據體反演所需子波；確定地震反演所需縱波速度、橫波速度及密度的低頻模型；根據各部分方位角疊加數據體反演所需子波、所述低頻模型以及多個部分偏移距疊加數據體，利用佐普利茲方程，進行疊前彈性參數反演，計算得到多個部分方位角疊加數據體對應的疊前彈性參數數據；根據最小二乘法對各個部分方位角疊加數據體的縱波速度反演數據和橫波速度反演數據進行橢圓擬合，確定所述橢圓的橢圓方程參數；根據所述橢圓的橢圓方程參數，確定橢圓的長軸或短軸指向，以表徵裂縫發育方向，並確定橢圓的長軸與短軸的比值，以表徵裂縫密度。本發明突破了avo梯度技術自身缺陷導致的裂縫方向預測90°誤差，可以準確的預測裂縫發育方向，同時突破了直接參數反演非唯一性的缺陷，獲得了穩定的彈性參數反演結果，有效的提高了彈性參數在地震裂縫預測中的作用，同時將裂縫預測提高到定量化預測的程度，進而得到高精度定量化儲層預測結果，為後期地質分析和井位部署提供更加可靠的依據。
本領域內的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統、或電腦程式產品。因此，本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例、或結合軟體和硬體方面的實施例的形式。而且，本發明可採用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限於磁碟存儲器、cd-rom、光學存儲器等)上實施的電腦程式產品的形式。
本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和電腦程式產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由電腦程式指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些電腦程式指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
這些電腦程式指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的製造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
這些電腦程式指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用於實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
本發明中應用了具體實施例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想；同時，對於本領域的一般技術人員，依據本發明的思想，在具體實施方式及應用範圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發明的限制。