等效基质模量的确定方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及地震数据解释领域，特别地涉及一种等效基质模量的确定方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前应用广泛的横波预测方法都要求地下每一深度点的基质模量是已知的，能够根据相应的矿物含量曲线计算等效基质模量。在矿物含量未知的情况下，采用经验值来计算基质模量，会对横波预测精度产生很大的影响，例如，在我国广泛发育的海相碳酸盐岩油气藏中，岩石物性复杂多变，而地表的勘探条件又十分恶劣。这类复杂油气藏的基质模量极易受各种成岩作用、岩溶作用以及古断裂、压力和温度等多因素的综合影响，使得通过经验值来计算的基质模量精度较低。


技术实现要素：

3.针对上述问题，本技术提供一种等效基质模量的确定方法、装置、设备及存储介质。
4.本技术提供了一种等效基质模量的确定方法，包括：
5.获取矿物含量未知区域的测井信息；
6.基于所述测井信息确定所述矿物含量未知区域中目标深度点的流体体积模量及所述目标深度点的初始横波；
7.基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围；
8.基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量，其中，所述目标函数为第一流体项和第二流体项的差值最小，所述第一流体项基于等效基质模量、干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第一计算方式得到，所述第二流体项基于所述等效基质模量、所述干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第二计算方式得到，所述第一计算方式和所述第二计算方式不同，所述等效基质模量在所述等效基质模量范围内，所述干岩石泊松比在所述干岩石泊松比范围内。
9.在一些实施例中，所述基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围，包括：
10.确定预设的骨架模型的基础参数；
11.基于所述干岩石骨架模型和所述初始横波，确定目标深度点的饱和岩石体积模量；
12.基于所述饱和岩石体积模量、所述干岩石骨架模型和所述基础参数确定所述目标深度点的等效基质模量范围。
13.在一些实施例中，基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流
体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量，包括：
14.基于所述等效基质模量范围确定第一初始种群，并基于预设的干岩石泊松比范围确定第二初始种群；
15.基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体，每个种群个体中包括基于第一初始种群确定的个体和基于所述第二初始种群确定的个体；
16.基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项；
17.基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项；
18.基于所述第一流体项和对应的第二流体项、所述目标函数确定各个种群个体的适应度值；
19.基于各个种群个体的适应度值，确定所述目标深度点的等效基质模量；
20.基于所述目标深度点的等效基质模量确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量。
21.在一些实施例中，所述基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项，包括：
22.基于所述各个种群个体和所述流体体积模量确定各个种群个体对应的压缩系数；
23.基于各个种群个体对应的压缩系数采用第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项。
24.在一些实施例中，所述基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体，包括：
25.基于所述第一初始种群进行变异操作和交叉操作得到第一临时种群；
26.基于所述第二初始种群进行变异操作和交叉操作得到第二临时种群；
27.基于所述第一临时种群、所述第二临时种群确定各个种群个体。
28.在一些实施例中，所述测井信息包括：纵波速度、孔隙度，所述方法还包括：
29.基于所述纵波速度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙纵横比的分布范围；
30.基于分布范围采用粒子群反演算法确定所述物含量未知区域的目标孔隙纵横比；
31.基于所述目标孔隙纵横比和所述等效基质模量确定所述目标深度点的横波速度。
32.在一些实施例中，所述基于所述纵波速度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙纵横比的分布范围，包括：
33.基于所述纵波速度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙类型和孔隙纵横比的初始分布范围；
34.基于所述孔隙类型和所述初始分布范围确定所述孔隙纵横比的分布范围。
35.本技术实施例提供一种等效基质模量的确定装置，包括：
36.获取模块，用于获取矿物含量未知区域的测井信息；
37.第一确定模块，用于基于所述测井信息确定所述矿物含量未知区域中目标深度点的流体体积模量及所述目标深度点的初始横波；
38.第二确定模块，用于基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围；
39.计算模块，用于基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域的等效基质模量，其中，所述目标函数为第一流体项和第二流体项的差值最小，所述第一流体项基于等效基质模量、干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第一计算方式得到，所述第二流体项基于所述等效基质模量、所述干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第二计算方式得到，所述第一计算方式和所述第二计算方式不同，所述等效基质模量在所述等效基质模量范围内，所述干岩石泊松比在所述干岩石泊松比范围内。
40.本技术实施例提供一种等效基质模量的确定设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行上述任意一项所述等效基质模量的确定方法。
41.本技术实施例提供一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现上述任一项所述等效基质模量的确定方法。
42.本技术提供的一种等效基质模量的确定方法、装置、设备及存储介质，通过矿物位置区域中目标深度点的实际的测井信息来确定流体体积模量和初始横波，然后基于预设的骨架模型和初始横波确定目标深度点的等效基质模量范围，基于等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，从而确定目标深度点的等效基质模量，能够计算矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量，且计算精确度更高，从而使得针对矿物含量未知区域进行横波预测时，预测的横波更准确。
附图说明
43.在下文中将基于实施例并参考附图来对本技术进行更详细的描述。
44.图1为本技术实施例提供的一种等效基质模量的确定方法的实现流程示意图；
45.图2为本技术实施例提供的另一种等效基质模量的确定方法的实现流程示意图；
46.图3为本技术实施例提供的一种进行反演计算的流程示意图；
47.图4为本技术实施例提供的一种基于差分进化算法的等效基质模量估计的流程图；
48.图5为本技术实施例提供的速度与孔隙度纵横比的关系示意图；
49.图6为本技术实施例提供的一种孔隙纵横比的近似正态分布规律示意图；
50.图7为本技术实施例提供的一种速度-孔隙度参考线确定孔隙类型的示意图；
51.图8为本技术实施例提供的矿物位置区域的基质模量反演结果的示意图；
52.图9为本技术实施例提供的一种横波预测结果示意图；
53.图10为本技术实施例提供的一种等效基质模量的确定装置的结构示意图；
54.图11为本技术实施例提供的等效基质模量的确定设备的组成结构示意图。
55.在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。
具体实施方式
56.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本技术的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
57.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
58.如果申请文件中出现“第一\第二\第三”的类似描述则增加以下的说明，在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
59.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
60.在介绍本技术实施例提供的一种等效基质模量的确定方法之前，对相关技术中存在的问题进行简单介绍：
61.近年来，储层流体识别技术发展迅速，从最初的基于地震振幅异常的“定性”识别技术逐渐发展到现阶段的基于流体因子的“定量”识别技术，而速度信息在其中一直发挥着关键作用。完备的速度信息中包含了拉梅模量、泊松比等反映流体性质的关键参数，可以大幅降低地震振幅解释的多解性，对地震资料的avo分析、流体识别、测井岩性解释等内容都具有非常重要的意义。然而实际生产过程中由于横波的测量成本与解释难度都较大，横波速度信息往往比较缺乏，因而精确预测横波速度的工作是必不可少的，其对储层预测的重要性不言而喻。影响地震波在岩石中的传播因素很多，包括岩石本身的弹性性质、岩石的岩性、密度以及埋藏深度、构造历史与地质年代，此外，岩石的孔隙度、流体速度和流体饱和度也能对地震波速度造成很大的影响。因此，合适且高效的方法对于横波预测工作十分重要。
62.关于横波预测的研究工作，最早是从建立相关经验公式开始的。这类研究大都是在实验室中对地下岩石采样分析中进行的，一般描述了横波速度与其它常见参数(如纵波速度、密度等)的关系。最早，pickett等人分析了大量关于灰岩及白云岩的实验室超声波v
p
和vs的数据，并给出了相对应的经验公式；castagna等人在这之后汇集了大量的实验数据进行研究，不仅提出了经典的“泥岩基线”公式，即表示碎屑岩在含水情况下纵横波速度关系的经验公式，同时在收集大量实验室资料的基础上提出了在岩性为砂岩和页岩情况下纵横波速度的最小二乘拟合；han等注意到了粘土含量对速度可能造成的影响，通过测量不同压力条件下的岩样速度，得到了泥质砂岩中速度关于孔隙度和粘土含量的线性回归方程。这类利用经验公式近似估算速度的方法虽然简单可行，但受地下储层实际情况影响较大，精度有待提高。
63.之后发展的方法可以统称为基于岩石物理模型的横波速度预测，这类方法虽然相对复杂，但是更具有普适性，准确度也更高。在横波预测中，如果已知岩石的基质模量等其它信息，可以将岩石的孔隙纵横比作为控制参数，调节孔隙纵横比的大小以获得与真实情况相接近的横波速度。
64.xu和white基于储层孔隙形态对岩石弹性模量可能造成的影响，在k-t等效介质理论的基础上提出了可以用于解决常规砂泥岩储层建模问题的等效介质理论——xu-white模型；之后，又通过估计碳酸盐岩的孔隙形状建立了碳酸盐岩的岩石物理模型——xu-payne模型，成功实现了碳酸盐岩中的横波预测。国内，一些学者都在此基础上做了不同改进，解决了横波预测中对参数要求过高的问题。但无论基于哪种岩石物理模型，在使用过程中都会忽视预测过程中的一些不确定因素，并在这个基础上进行假设，因而预测的结果往往存在一定的差异。
65.此类方法在开展横波预测工作之前，首先需要根据井上的矿物含量信息计算测井曲线每一深度点处的等效基质模量大小。常用的方法是voigt-reuss-hill平均模型，这是一种常见的等效介质模型，常用于计算岩石背景等效模量，参见公式(1)：
[0066][0067]
式中，其中，i表示第i种组分，fi和mi分别表示对应矿物所占体积分数及其弹性模量的大小，计算得到的m
vrh
即为等效弹性模量。
[0068]
在得到井上每一深度点处对应的等效基质模量后，需要根据包含孔隙特征的岩石物理模型来进行横波预测。横波预测的目标函数参见公式(2)：
[0069][0070]
其中，v
p
代表真实的纵波速度，而代表当前孔隙纵横比下计算得到的纵波速度。通过寻找最贴近真实纵波速度的孔隙纵横比作为地下真实的孔隙形态，从而计算对应的横波速度，并将其作为预测结果。
[0071]
横波预测中所选择的岩石物理模型是等效介质自相容近似模型(self-consistent approximation，sca)，这是在岩石背景中加入包含物来等效多相弹性介质的等效弹性模量，需要通过迭代来求解公式耦合的一种方法。berryman给出了n相矿物和孔隙空间的自相容弹性模量计算公式，参见公式(3)：
[0072][0073]
式中，每个i都代表一种矿物相或孔隙空间，相对应每个相的体积分数为xi、体积模量ki和剪切模量μi；pi和qi为第i种组分的矿物形状因子，可根据对应孔隙的扁率和形状分别进行计算；和分别表示基于sca模型最终计算得到的等效体积模量和剪切模量，较之于v-r-h平均模型更接近真实的岩石形态。
[0074]
横波预测过程中，首先需要根据实际问题确定孔隙纵横比的搜索范围与步长，从而在合适的孔隙纵横比范围内进行遍历搜索，计算每个孔隙纵横比值所对应的纵横波速度，通过与当前点的实测纵波速度相比较，寻找目标函数最小时的孔隙纵横比为实际的等效孔隙纵横比，用它来计算横波速度，即为最终的预测结果。
[0075]
目前应用广泛的横波预测方法都要求地下每一深度点的基质模量是已知的，能够根据相应的矿物含量曲线计算等效基质模量。同时实践表明，在矿物含量未知的情况下，采用经验值来计算基质模量，会对横波预测精度产生很大的影响。在我国广泛发育的海相碳酸盐岩油气藏中，岩石物性复杂多变，而地表的勘探条件又十分恶劣。这类复杂油气藏的基质模量极易受各种成岩作用、岩溶作用以及古断裂、压力和温度等多因素的综合影响，同一地区的岩石基质模量往往变化很大，因此如何准确的获取岩石基质模量成为了关键。考虑到实验室测量的方法虽然准确但成本高昂，发展一种适用于矿物含量未知地区的等效基质模量估计方法，从已知的少量测井信息中准确地获取基质模量是非常必要的。
[0076]
基于相关技术中存在的问题，本技术实施例提供一种等效基质模量的确定方法，所述方法应用于等效基质模量的确定设备，所述等效基质模量的确定设备可以为电子设备，例如计算机、移动终端等。本技术实施例提供的等效基质模量的确定方法所实现的功能可以通过电子设备的处理器调用程序代码来实现，其中，程序代码可以保存在计算机存储介质中。
[0077]
实施例一
[0078]
本技术实施例提供一种等效基质模量的确定方法，图1为本技术实施例提供的一种等效基质模量的确定方法的实现流程示意图，如图1所示，包括：
[0079]
步骤s101，获取矿物含量未知区域的测井信息。
[0080]
本技术实施例中，所述测井信息可以包括：纵波速度、密度、孔隙度、含水饱和度，伽马测井信息等。本技术实施例中，所述测井信息可以存储在服务器中，等效基质模量的确定设备通过与服务器的通信连接获取该测井信息，在一些实施例中，等效基质模量的确定设备可以直接与各个测试设备连接，直接从各个测试设备获取到测井信息。由于获取的是矿物含量未知区域中的目标深度点的测井信息，该测井信息中不包括矿物含量信息。
[0081]
步骤s102，基于所述测井信息确定所述矿物含量未知区域中目标深度点的流体体积模量及所述目标深度点的初始横波。
[0082]
本技术实施例中，所述目标深度点可以是矿物含量未知区域中的任意一个点。可以基于测井信息和gassmann方程来确定目标深度点的流体体积模量和目标深度点的初始横波。
[0083]
步骤s103，基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围。
[0084]
本技术实施例中，预设的骨架模型可以是pride模型或krief模型等。基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围，可以通过以下步骤实现：确定预设的骨架模型的基础参数；基于所述干岩石骨架模型和所述初始横波，确定目标深度点的饱和岩石体积模量；基于所述饱和岩石体积模量、所述干岩石骨架模型和所述基础参数确定所述目标深度点的等效基质模量范围。
[0085]
步骤s104，基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，最终确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量。
[0086]
本技术实施例中，所述目标函数为第一流体项和第二流体项的差值最小，所述第一流体项基于等效基质模量、干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第一计算方式得到，所
述第二流体项基于所述等效基质模量、所述干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第二计算方式得到，所述第一计算方式和所述第二计算方式不同，所述等效基质模量在所述等效基质模量范围内，所述干岩石泊松比在所述干岩石泊松比范围内。该目标函数参见公式(4)：
[0087]
min(f
1-f2)
ꢀꢀꢀ
(4)；
[0088]
在公式(4)中，f1表示第一流体项，f2为第二流体项，本技术实施例中，第一计算方式可以是基于gassmann公式计算的方式，第二流体项可以是基于russell公式计算的方式，在一些实施例中，第二计算方式可以是基于gassmann公式计算的方式，第一计算方式可以是基于russell公式的计算方式。
[0089]
本技术实施例中，在进行反演计算时，可以基于智能优化算法进行等效基质模量的反演计算，智能优化算法可以包括以以下任意之一：进化算法、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
[0090]
本技术实施例中，基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域的等效基质模量，可以通过以下步骤实现：基于所述等效基质模量范围确定第一初始种群，并基于预设的干岩石泊松比范围确定第二初始种群；基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体，所述种群个体中包括基于第一初始种群确定的个体和基于所述第二初始种群确定的个体；基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项；基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项；基于所述第一流体项和对应的第二流体项、所述目标函数确定各个种群个体的适应度值；基于各个种群个体的适应度值，确定所述目标深度点的等效基质模量；基于所述目标深度点的等效基质模量确定所述矿物含量未知区域的等效基质模量。
[0091]
在一些实施例中，在所述基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项时可以通过以下步骤实现：基于所述各个种群个体和所述流体体积模量确定各个种群个体对应的压缩系数；基于各个种群个体对应的压缩系数采用第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项。而基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项可以通过以下步骤实现：基于所述各个种群个体和所述流体体积模量确定各个种群个体对应的压缩系数；基于各个种群个体对应的压缩系数采用第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项。
[0092]
在一些实施例中，所述基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体，可以通过以下步骤实现：基于所述第一初始种群进行变异操作和交叉操作得到第一临时种群；基于所述第二初始种群进行变异操作和交叉操作得到第二临时种群；基于所述第一临时种群、所述第二临时种群确定各个种群个体。
[0093]
本技术提供的一种等效基质模量的确定方法，通过矿物位置区域中目标深度点的实际的测井信息来确定流体体积模量和初始横波，然后基于预设的骨架模型和初始横波确定目标深度点的等效基质模量范围，基于等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定目标深度点
的等效基质模量，然后基于所述目标深度点的等效基质模量确定所述矿物含量未知区域的等效基质模量，能够计算出的矿物含量未知区域的等效基质模量，且计算精确度更高，从而使得基于等效基质模量针对矿物含量未知区域的横波预测时，预测的横波更准确。
[0094]
实施例二
[0095]
基于前述的实施例，本技术实施例再提供一种等效基质模量的确定方法，图2为本技术实施例提供的另一种等效基质模量的确定方法的实现流程示意图，如图2所示，包括：
[0096]
步骤s201，获取矿物含量未知区域的测井信息。
[0097]
本技术实施例中，所述测井信息可以包括以下一个或多个：纵波速度、密度、孔隙度、含水饱和度，伽马测井信息等。
[0098]
步骤s202，基于所述测井信息确定所述矿物含量未知区域中目标深度点的流体体积模量及所述目标深度点的初始横波。
[0099]
初始横波可以用v
s0
表示。
[0100]
步骤s203，确定预设的骨架模型的基础参数。
[0101]
本技术实施例中，所述基础参数可以是岩石的固结系数，固结系数可以用α表示。
[0102]
步骤s204，基于所述干岩石骨架模型和所述初始横波，确定目标深度点的饱和岩石体积模量。
[0103]
本技术实施例中，当确定了初始横波和干岩石骨架模型后可以确定饱和岩石体积模量，饱和岩石体积模量可以用k
sat
表示。
[0104]
步骤s205，基于所述饱和岩石体积模量、所述干岩石骨架模型确定所述目标深度点的等效基质模量范围。
[0105]
本技术实施例中，等效基质模量用k0表示，可以基于krief的岩石等效压缩系数公式和k
dry
《k
sat
《k0的关系，推导出k0的范围，参见公式(5)：
[0106][0107]
其中，α为岩石的固结系数，α取值范围通常为2～20，φ为孔隙度。
[0108]
本技术实施例中，由于饱和岩石体积模量、所述干岩石骨架模型、岩石固结系数、孔隙度都为已知量，可以确定等效基质模量范围。
[0109]
步骤s206，基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域各个深度点的等效基质模量，其中，所述目标函数为第一流体项和第二流体项的差值最小，所述第一流体项基于等效基质模量、干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第一计算方式得到，所述第二流体项基于所述等效基质模量、所述干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第二计算方式得到，所述第一计算方式和所述第二计算方式不同，所述等效基质模量在所述等效基质模量范围内，所述干岩石泊松比在所述干岩石泊松比范围内。
[0110]
本技术实施例中，预设的干岩石泊松比范围可以用常见的沉积岩的泊松比取值范围，通常在0～0.45之间。
[0111]
本技术提供的一种等效基质模量的确定方法，基于预设的骨架模型和初始横波确定目标深度点的等效基质模量范围，然后可以基于等效基质模量范围、预设的干岩石泊松
比范围、流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，从而确定目标深度点的等效基质模量。
[0112]
实施例三
[0113]
基于前述的各个实施例，所述基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域的等效基质模量，图3为本技术实施例提供的一种进行反演计算的流程示意图，如图3所示，包括：
[0114]
步骤s1，基于所述等效基质模量范围确定第一初始种群，并基于预设的干岩石泊松比范围确定第二初始种群。
[0115]
本技术实施例中，可以基于定义参数来确定等效基质模量范围对应的第一初始种群，定义参数可以包括最大进化代数，种群数量、变异算子和交叉算子等来确定第一初始种群。并可以基于所述定义参数和干岩石泊松比范围来确定第二初始种群。
[0116]
步骤s2，基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体。
[0117]
本技术实施例中，所述种群个体中包括基于第一初始种群确定的个体和基于所述第二初始种群确定的个体。
[0118]
在一些实施例中，基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体可以通过以下步骤实现：基于所述第一初始种群进行变异操作和交叉操作得到第一临时种群；基于所述第二初始种群进行变异操作和交叉操作得到第二临时种群；基于所述第一临时种群、所述第二临时种群确定各个种群个体。
[0119]
本技术实施例中，以差分进化算法为例进行说明，在差分进化算法中，比较重要的是交叉操作和变异操作。变异操作是为了产生新的变异个体，变异方式参见公式(6)：
[0120][0121]
其中，f为差分权重参数，也称为缩放比例因子，一般在0～1之间，以0.5为宜。x
p
，xq，xr是当前种群三个互不相关的个体，通过其中两个个体的差值来变异第三个个体。交叉由交叉参数cr控制，控制交叉的速率或概率。实际的交叉可以用两种方式进行：二项式和指数式。二项式方案对d个分量中的每一个分量都进行交叉。通过生成服从均匀分布的随机数ri，这样某个种群的第j个分量被表示为公式(7)：
[0122][0123]
这样，就可以随机地决定是否与变异个体交换某一分量。
[0124]
步骤s3，基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项。
[0125]
本技术实施例中，可以基于所述各个种群个体和所述流体体积模量确定各个种群个体对应的压缩系数。基于各个种群个体对应的压缩系数采用第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项。
[0126]
本技术实施例中，可以预先推导压缩系数公式，该压缩系数公式包括：压缩系数、流体体积模量、干岩石泊松比、等效基质模量的关系。
[0127]
本技术实施例中，首先利用地震低频范围内应用广泛的gassmann方程推导出岩石
在充填流体饱和情况下，纵、横波速度的表达式参见公式(8)
[0128][0129]
式中，v
p
、vs分别为饱和流体岩石的纵横波速度；ρ
sat
为饱和岩石密度；k
sat
、μ
dry
分别代表饱和岩石体积模量、干岩石剪切模量。
[0130]
由纵波模量的已知定文再根据式(8)和gassmann方程可以推出公式(9)：
[0131][0132]
上式即为gassmann-biot-geertsma方程。为了计算干岩石骨架体积模量k
dry
，我们借助biot理论中的压缩系数表达式，压缩系数表达式参见公式(10)：
[0133][0134]
将式(10)代入式(8)中，整理得公式(11)：
[0135][0136]
进一步引入干岩石泊松比σ
dry
，参见公式(12)
[0137][0138]
将式(12)代入式(11)中，整理得公式(13)：
[0139][0140]
式(13)两侧同时除以k0，整理得到gassmann-biot-geertsma方程关于β的一元二次表达形式，参见公式(14)：
[0141][0142]
基于公式(14)可以计算出目标深度点对应的压缩系数。
[0143]
本技术实施例中，在确定了压缩系数后，可以基于gassmann方程计算出各个种群个体对应的第一流体项。
[0144]
步骤s4，基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项。
[0145]
本技术实施例中，基于所述各个种群个体和所述流体体积模量确定各个种群个体对应的压缩系数；基于各个种群个体对应的压缩系数采用第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项。
[0146]
当确定了压缩系数后，可以基于russell公式计算出第二流体项。
[0147]
步骤s5，基于所述第一流体项和对应的第二流体项、所述目标函数确定各个种群个体的适应度值。
[0148]
本技术实施例中，目标函数参见公式(4)，当确定了第一流体项和对应的第二流体项后，可以计算出该目标函数的值，该目标函数的值即为各个种群个体的适应度值。
[0149]
步骤s6，基于各个种群个体的适应度值，确定所述目标深度点的等效基质模量。
[0150]
本技术实施例中，可以选择最小的适应度值对应的等效基质模量为目标深度点的等效基质模量。
[0151]
步骤s7，基于所述目标深度点的等效基质模量确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量。
[0152]
当计算了一个目标深度点后，继续计算另一个目标深度点的等效基质模量，从而确定出矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量。
[0153]
本技术实施例提供的等效基质模量的确定方法，通过优化算法来进行寻优，以得到目标深度点的等效基质模量，使得得到的各个深度点的等效基质模量更准确。
[0154]
实施例四
[0155]
基于前述的各个实施例，本技术实施例再提供一种等效基质模量的确定方法，所述方法包括：
[0156]
步骤s401，获取矿物含量未知区域的测井信息。
[0157]
本技术实施例中，所述测井信息至少包括：纵波速度、孔隙度。
[0158]
步骤s402，基于所述测井信息确定所述矿物未知区域中的目标深度点的流体体积模量及所述目标深度点的初始横波。
[0159]
步骤s403，基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围。
[0160]
步骤s404，基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量。
[0161]
本技术实施例中，所述目标函数为第一流体项和第二流体项的差值最小，所述第一流体项基于等效基质模量、干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第一计算方式得到，所述第二流体项基于所述等效基质模量、所述干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第二计算方式得到，所述第一计算方式和所述第二计算方式不同，所述等效基质模量在所述等效基质模量范围内，所述干岩石泊松比在所述干岩石泊松比范围内。
[0162]
步骤s405，基于所述纵波速度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙纵横比的分布范围。
[0163]
本技术实施例中，可以通过基于所述密度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙类型和孔隙纵横比的初始分布范围；基于所述孔隙类型和所述初始分布范围确定所述孔隙纵横比的分布范围。
[0164]
本技术实施例中可以基于各个目标深度点的纵波速度和孔隙度建立孔隙度-速度趋势参考线，基于孔隙度-速度趋势参考线可以确定孔隙类型和孔隙度纵横比的初始分布范围。孔隙类型可以包括刚性孔隙、粒间孔隙和裂缝。
[0165]
步骤s406，基于分布范围采用粒子群反演算法确定所述物含量未知区域的目标孔隙纵横比。
[0166]
步骤s407，基于所述目标孔隙纵横比和所述等效基质模量确定所述目标深度点的横波速度。
[0167]
本技术实施例提供的等效基质模量的确定方法，通过确定的等效基质模量，采用粒子群反演算法确定未知区域的目标孔隙度纵横比，使得在横波预测时，预测的横波速度更准确。
[0168]
实施例五
[0169]
基于前述的各个实施例，本技术实施例提供一种基于智能优化算法的两步法横波预测方法。两步法，是指包含了等效基质模量反演和横波预测两个主要步骤的方法。首先，在智能优化算法框架下，通过自适应反演方法得到等效基质模量，很好地解决这类地区矿物含量未知的难题；而预测得到的等效基质模量作为横波预测部分的主要输入参数，再参与到更重要的预测横波环节中。通过计算得到的等效基质模量和横波信息丰富了储层预测环节的已知信息，可以为岩石物理建模提供更为可靠的信息，为高精度的储层预测与流体识别提供技术支撑。
[0170]
首先需要确定岩石基质模量范围(同上述实施例中的等效基质模量范围)和干岩石泊松比范围，已知常见沉积岩的泊松比取值范围在0～0.45，而岩石基质模量的设定，可以结合krief的岩石等效压缩系数公式和k
dry
《k
sat
《k0的关系，得出公式(15)：
[0171][0172]
由此得到了合理的k0和σ
dry
的范围，但干岩石饱和流体体积模量在计算过程中需要已知横波速度，这又与预测横波的目的相矛盾。分析发现，公式(15)中k
sat
的作用只是为k0提供一个较为合理的上下界限，并不直接参与计算，所以可以通过设定合理的纵横波速度比或者借助合适的横波拟合公式来确定初始横波速度。
[0173]
为了高效的解决矿物含量未知地区基质模量未知的难题，我们提出一种新的在群智能优化算法框架下的自适应基质模量反演方法(同上述实施例中的反演计算)，这类算法包括进化算法、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。反演的目标函数定义为min(f
1-f2)(其中f1和f2分别代指gassmann流体项(同上述实施例中的第一流体项)和russell流体因子(同上述实施例中的第二流体项))，寻找符合该目标函数的干岩石泊松比σ
dry
和基质模量k0。这样，基质模量反演可以看作是一个二维寻优问题。
[0174]
以差分进化算法为例，在确定目标函数和适应度函数(即上述目标函数的最小值)后，按照最大进化代数、种群数量、变异算子、交叉算子(同上述实施例中的定义参数)等要求随机产生初始种群，初始种群包括：第一初始种群，第二初始种群，并对初始种群进行评价，即计算种群中每个个体的适应度值。不断地对这两个独立的种群(即第一初始种群与第二初始种群)进行变异和交叉操作，再对得到的临时种群进行评价，通过选择操作使得个体不断向适应度值大的方向移动，得到的最优解中就包含了当前深度点对应的等效基质模量k0，用于接下来的横波预测中。
[0175]
本技术实施例中，在差分进化算法中，比较重要的是交叉和变异操作。变异操作是为了产生新的变异个体，变异方案如下所示
[0176][0177]
其中，f为差分权重参数，也称为缩放比例因子，一般在0～1之间，以0.5为宜。x
p
,xq,xr是当前种群三个互不相关的个体，通过其中两个个体的差值来变异第三个个体。交叉由交叉参数cr控制，控制交叉的速率或概率。实际的交叉可以用两种方式进行：二项式和指数式。二项式方案对d个分量中的每一个分量都进行交叉。通过生成服从均匀分布的随机数ri，这样某个种群的第j个分量被表示为
[0178][0179]
这样，就可以随机地决定是否与变异个体交换某一分量。
[0180]
对于接下来的横波预测问题，同样利用智能优化算法加以改进。以粒子群算法为例，首先需要根据孔隙纵横比的近似正态分布规律(考虑到真实的孔隙纵横比α之间相差过大，一般认为-log
10
α服从正态分布)，设定一个测井尺度垂向深度上纵横比的初始状态，继而在后续的循环中通过改变粒子的速度不断移动粒子，并利用sca模型来计算所移动粒子对应的纵波速度，同样通过定义适应度函数来判断当前粒子的优劣程度，使得粒子不断向最优解移动，直到循环结束，得到可信的等效孔隙纵横比值(同上述实施例中的目标孔隙纵横比)，将计算得到的对应横波速度作为最佳预测结果。整体而言，粒子群算法与差分进化的思路很相似，都是在随机产生的种群中，利用某种方法得到适应度更好的新的个体(差分进化通过变异操作实现，粒子群算法则是通过改变粒子移动速度使其向个体和群体最优解移动)。相比于传统的遍历搜索，以差分进化和粒子群为代表的群智能优化算法都能很快地实现收敛，对于解决等效基质模量预测这类非线性问题很有帮助。
[0181]
以基于差分进化算法的等效基质模量估计为例，图4为本技术实施例提供的一种基于差分进化算法的等效基质模量估计的流程图，如图4所示，包括：
[0182]
步骤s11，根据已知的测井信息(包括岩石的纵波速度v
p
、密度ρ、孔隙度φ和含水饱和度sw等)
[0183]
步骤s12，基于测井信息估计流体体积模量k
fl
和初始横波v
s0
，并选择合适的骨架模型(如pride模型或krief模型等)来确定基质模量k0的范围；
[0184]
步骤s13，初始化个体在x和y方向上的最大进化次数、种群数量等参数，通过求解压缩系数β来计算种群个体的适应度值；并通过交叉操作使得个体不断向适应度值大的方向移动，整个种群经过多次进化最终达到终止条件(最大迭代次数或全局最优解)，输出搜索得到的y方向的最优解。
[0185]
步骤s14，确定最有k0。
[0186]
在进行横波预测时时，已知影响地震波传播速度的因素很多，但在裂缝-孔洞型储层中，孔隙纵横比是一个常见的影响因素。随着孔隙纵横比的增大，孔隙的刚度也会随之增加，进而导致地震波速度的增大。图5为本技术实施例提供的速度与孔隙度纵横比的关系示意图，如图5所示，，图中的速度包括：横波速度和纵波速度，随着孔隙纵横比的增大，速度也增大。
[0187]
考虑到真实的孔隙纵横比α之间相差过大，一般认为-log
10
α服从正态分布，图6为本技术实施例提供的一种孔隙纵横比的近似正态分布规律示意图，如图6所示，为孔隙纵横
比的近似正态分布规律，据此可以设定测井尺度垂向深度上孔隙纵横比的初始分布状态。
[0188]
为了便于智能优化算法能快速找到最优解，我们最好能合理确定孔隙纵横比的搜索范围，即解空间。采用kumar-han的方法，即速度-孔隙度参考线确定孔隙类型。图7为本技术实施例提供的一种速度-孔隙度参考线确定孔隙类型的示意图，如图7所示，位于参考线上方的点，其孔隙为孔隙纵横比偏大的粒间孔隙；位于参考线下方的点，孔隙类型以裂缝型孔隙为主。从图7，该地区主要以裂缝型孔隙为主，群算法的初始个体分布要尽可能以此为参考。
[0189]
图8为本技术实施例提供的矿物位置区域的基质模量反演结果的示意图，如图8所示，应用差分进化算法得到的等效基质模量仍然位于voigt-reuss界限内，表明该方法的估计结果仍然处于一个合理的范围内，作为岩石物理建模或者后续横波预测的输入参数也是合理的。
[0190]
横波预测结果与对应的纵波速度对比。智能优化算法得到的最佳孔隙纵横比与计算得到的横波速度与实测横波速度基本保持一致，而预测的横波速度也与纵波速度的基本趋势保持一致，证明了方法的精度是很高的，可以很好的实现横波预测的目的。
[0191]
传统方法与粒子群优化后的运行时间对比。粒子群算法的一个显著优点，是其相比于传统的遍历搜索，可以快速的寻找到目标解。统计两种方法的运行时间，粒子群算法的计算时间要显著低于遍历搜索的时间，优化后方法的计算时间只与粒子群的大小和维度有关，传统方法则受到来自多方面因素的影响。
[0192]
为了验证群智能优化算法对实际等效基质模量估计和横波预测问题的效果，选择某地区的碳酸盐岩储层测井数据进行验证。实际数据的目的层深度在2794～2841m范围内，测井采样间隔为0.1524m，属于致密碳酸盐岩地层，岩石孔隙中充填的流体主要是水，少量层段含气。该井测井曲线的已知数据包括纵波速度(v
p
)、密度(ρ)、孔隙度(φ)、饱和度(so)和伽马射线(gr)，不包含矿物含量信息。
[0193]
在应用智能优化算法之前，需要根据速度—孔隙度参考线确定孔隙纵横比的初始分布状态，示例性地，该地区主要以裂缝型孔隙为主，因而将初始的孔隙纵横比状态设定为服从均值为1.1、方差为0.15的标准正态分布。
[0194]
在进行横波预测前，需要进行岩石等效基质模量的估计。在确定了泊松比的大致范围后，利用pride模型再确定岩石基质模量的大致范围。考虑到工区地层致密碳酸盐岩的特性，将固结系数设定为18。在确定初始横波和岩石基质模量范围后，开始进行差分进化的准备工作，种群中个数n设为30，种群进化次数为50次，个体在x方向上为干岩石泊松比的取值，y方向上代表基质模量，两个方向上速度增量的边界均设为[-0.01,0.01]。最终得到的等效基质模量反演结果如与voigt-reuss界限的比较证明了其作为横波预测输入参数的合理性。
[0195]
为了提升横波预测的计算效率，本发明采用了粒子群的方法进行预测。经过多次试验发现，算法的惯性权重取值以线性递减的综合表现最佳，整个粒子群的数目以200为宜。图9为本技术实施例提供的一种横波预测结果示意图，如图9所示，反演横波速度与实测横波速度曲线几乎完全重合，误差分析结果表明，最大相对误差为7.28％，均值仅为0.11％，远小于容忍误差，说明预测结果的精度得到了充分的保证，整套流程在解决无矿物含量信息地区的横波预测问题上也较为可靠。
[0196]
本技术实施例提供的一种解决矿物含量未知地区等效基质模量和横波预测问题的方法，该方法首先通过引入基于流体因子分析的矿物基质模量反演方法，有效解决基质模量未知的难题，使得利用xu-payne等岩石物理模型预测碳酸盐岩横波速度成为可能。之后，针对传统的横波预测方法计算效率低下的问题做出改进，采用粒子群算法反演岩石的孔隙纵横比进而准确预测横波速度。利用方法进行的基质模量和横波预测工作中，可以很好地解决矿物含量未知地区现有井数据不足的问题，有效地得到代表地下矿物分布的基质模量和横波信息。经过该方法得到的预测横波信息，可以为后续的地质“甜点”识别与检测提供更可靠的信息，为高精度储层预测与描述提供技术支撑，在油气勘探钻井中降低失利风险。
[0197]
实施例六
[0198]
基于前述的实施例，本技术实施例提供一种等效基质模量的确定装置，该装置包括的各模块、以及各模块包括的各单元，可以通过计算机设备中的处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(cpu，central processing unit)、微处理器(mpu，microprocessor unit)、数字信号处理器(dsp，digital signal processing)或现场可编程门阵列(fpga，field programmable gate array)等。
[0199]
本技术实施例提供一种等效基质模量的确定装置，图10为本技术实施例提供的一种等效基质模量的确定装置的结构示意图，如图10所示，等效基质模量的确定装置1000包括：
[0200]
获取模块1001，用于获取矿物含量未知区域的测井信息；
[0201]
第一确定模块1002，用于基于所述测井信息确定所述矿物含量未知区域中目标深度点的流体体积模量及所述目标深度点的初始横波；
[0202]
第二确定模块1003，用于基于预设的骨架模型和所述初始横波确定所述目标深度点的等效基质模量范围；
[0203]
计算模块1004，用于基于所述等效基质模量范围、预设的干岩石泊松比范围、所述流体体积模量、目标函数进行所述目标深度点的等效基质模量的反演计算，确定所述目标深度点的等效基质模量，以确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量，其中，所述目标函数为第一流体项和第二流体项的差值最小，所述第一流体项基于等效基质模量、干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第一计算方式得到，所述第二流体项基于所述等效基质模量、所述干岩石泊松比、所述流体体积模量采用第二计算方式得到，所述第一计算方式和所述第二计算方式不同，所述等效基质模量在所述等效基质模量范围内，所述干岩石泊松比在所述干岩石泊松比范围内。
[0204]
在一些实施例中，第二确定模块1003，包括：
[0205]
第一确定单元，确定预设的骨架模型的基础参数；
[0206]
第二确定单元，用于基于所述干岩石骨架模型和所述初始横波，确定目标深度点的饱和岩石体积模量；
[0207]
第三确定单元，用于基于所述干岩石骨架模型、所述饱和岩石体积模量和所述基础参数确定所述目标深度点的等效基质模量范围。
[0208]
在一些实施例中，计算模块1004，包括：
[0209]
第四确定单元，用于基于所述等效基质模量范围确定第一初始种群，并基于预设
的干岩石泊松比范围确定第二初始种群；
[0210]
第五确定单元，用于基于所述第一初始种群、所述第二初始种群确定各个种群个体，所述种群个体中包括基于第一初始种群确定的一个值和基于所述第二初始种群确定的一个值；
[0211]
第六确定单元，用于基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项；
[0212]
第七确定单元，用于基于各个种群个体和所述流体体积模量采用所述第二计算方式确定各个种群个体对应的第二流体项；
[0213]
第八确定单元，用于基于所述第一流体项和对应的第二流体项、所述目标函数确定各个种群个体的适应度值；
[0214]
第九确定单元，用于基于各个种群个体的适应度值，确定所述目标深度点的等效基质模量；
[0215]
第十确定单元，用于基于所述目标深度点的等效基质模量确定所述矿物含量未知区域中各个深度点的等效基质模量。
[0216]
在一些实施例中，第六确定单元，包括：
[0217]
第一确定子单元，用于基于所述各个种群个体和所述流体体积模量确定各个种群个体对应的压缩系数；
[0218]
第二确定子单元，用于基于各个种群个体对应的压缩系数采用第一计算方式确定各个种群个体对应的第一流体项。
[0219]
在一些实施例中，第五确定单元，包括：
[0220]
第一操作子单元，用于基于所述第一初始种群进行变异操作和交叉操作得到第一临时种群；
[0221]
第二操作子单元，用于基于所述第二初始种群进行变异操作和交叉操作得到第二临时种群；
[0222]
第三确定子单元，用于基于所述第一临时种群、所述第二临时种群确定各个种群个体。
[0223]
在一些实施例中，所述测井信息包括：纵波速度、孔隙度，等效基质模量的确定装置1000包括：
[0224]
第三确定模块，用于基于所述纵波速度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙纵横比的分布范围；
[0225]
第四确定模块，用于基于分布范围采用粒子群反演算法确定所述物含量未知区域的目标孔隙纵横比；
[0226]
第五确定模块，用于基于所述目标孔隙纵横比和所述等效基质模量确定所述目标深度点的横波速度。
[0227]
在一些实施例中，第三确定模块，包括：
[0228]
第十一确定单元，用于基于所述纵波速度和所述孔隙度确定所述物含量未知区域的孔隙类型和孔隙纵横比的初始分布范围；
[0229]
第十二确定单元，用于基于所述孔隙类型和所述初始分布范围确定所述孔隙纵横比的分布范围。
[0230]
需要说明的是，本技术实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的等效基质模量的确定方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read only memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本技术实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0231]
相应地，本技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的等效基质模量的确定方法中的步骤。
[0232]
实施例七
[0233]
本技术实施例提供一种等效基质模量的确定设备；图11为本技术实施例提供的等效基质模量的确定设备的组成结构示意图，如图11所示，所述电子设备1100包括：一个处理器1101、至少一个通信总线1102、用户接口1103、至少一个外部通信接口1104、存储器1105。其中，通信总线1102配置为实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1103可以包括显示屏，外部通信接口1104可以包括标准的有线接口和无线接口。所述处理器1101配置为执行存储器中存储的等效基质模量的确定方法的程序，以实现以上述实施例提供的等效基质模量的确定方法中的步骤。
[0234]
以上显示设备和存储介质实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本技术计算机设备和存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述而理解。
[0235]
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本技术存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述而理解。
[0236]
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0237]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0238]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为
一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0239]
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0240]
另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0241]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(rom，read only memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0242]
或者，本技术上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台控制器执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0243]
以上所述，仅为本技术的实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。