[发明专利]基于支持向量机模拟交会图的致密砂岩流体类型识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于支持向量机模拟交会图的致密砂岩流体类型识别方法，属于技术领域。

背景技术

致密砂岩油气藏作为一种重要的连续性非常规油气藏类型，广泛分布于中国的各个盆地中，具有良好的勘探开发前景。但是由于储层渗透率低、孔隙类型多样、非均质性强，导致电性特征受物性及岩石骨架影响较大，测井响应特征复杂，常规交会图方法识别油、气、水层难度大，容易遗漏甚至错误识别致密砂岩油气藏流体类型，影响致密砂岩油气藏储量的计算精度。

交会图识别技术在油气勘探中应用广泛，它在检查测井资料质量、选择解释参数、确定岩性、检验解释结果和评价地层流体类型方面发挥着重要作用。在岩石物理学方面，可以通过交会图制作岩石物理量板，利用量板进行岩性预测；在地震AVO(Amplitude Versus Offset,振幅随偏移距的变化)技术应用方面，通过交会图技术，即将AVO属性(λρ-μρ，I_P-I_S等)投影到交会图上，利用不同储层的岩性和流体类型异常在交会图平面上占有不同区域的特点，进行异常划分；在储层和流体解释方面，交会图技术不仅可用于属性优化，同时可以应用于储层类型划分、储层水淹层测井评价和储层流体的定性识别。传统交会图一般是选择与研究对象相关的两种参数或属性，在XY坐标平面上构建解释图版，这种方法在对象的属性较多的时候就显得力不从心，缺乏可操作性和准确性。与此同时，在传统的交会图分析中，对交会图内区域的划分一般采用粗略描述或人工勾绘，方法的本身存在很大的不确定性，特别是在数据点较多的情况下，不同属性的样本点重叠在一起，很难准确快速地对样本点所属的类别进行判断和识别。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于支持向量机模拟交会图的致密砂岩流体类型识别方法，以解决传统交会图在数据点较多的情况下难以准确快速对样本点所属的类别进行识别的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种基于支持向量机模拟交会图的致密砂岩流体类型识别方法，该识别方法包括以下步骤：

1)从测井计算的参数或测井曲线中选择最能反映油水层特征的参数和试油资料所对应的流体类型作为流体样本；

2)构建支持向量机模型，根据所选择的流体样本对支持向量机模型进行训练，以得到误差在允许范围内的支持向量机分类预测模型；

3)将支持向量机分类预测模型得到的向量数据点投影到交会图平面上以形成支持向量机模拟交会图版，并以分类预测模型的目标输出相量作为支持向量机模拟交会图中各流体类型的中心点；

4)将待识别样本数据输入到所形成的支持向量机模拟交会图版中以形成投影分布点，计算各投影分布点与支持向量机模拟交会图中各流体类型中心点之间的距离，距离最短的中心点所代表的流体类型即为待识别样本的流体类型。

所述步骤2)中在构建支持向量机模型时采用交叉验证法选取支持向量机模型的惩罚参数和核函数。

所述交叉验证法是指将原始输入数据进行分组，一部分作为训练集，另一部分作为验证集，用训练集对分类器进行训练，再利用验证集来测试训练得到的模型，以得到的分类准确率作为评价分类器的性能指标，以此来选取最优的惩罚参数和核函数。

所述的支持向量机分类预测模型为双输出层。

所述步骤2)中在对支持向量机模型进行训练时，需对流体样本进行归一化处理。

所述归一化处理时流体样本属性值呈正态分布的进行常规归一化，流体样本属性值呈非正态分布的进行对数归一化。

为了方便支持向量机分类预测模型输出在平面上显示，需对支持向量机分类预测模型输出结果进行数字化。

本发明的有益效果是:本发明首先选择最能反映储层中油气水层特点的参数作为流体样本数据；然后运用支持向量机算法，选择适当的惩罚参数和核函数来构建分类预测模型；将分类预测模型得到的向量数据点投影到交会图平面上以形成支持向量机模拟交会图版；将待识别样本数据输入到所形成的支持向量机模拟交会图版中以形成投影分布点，计算各投影分布点与支持向量机模拟交会图中各流体类型中心点之间的距离，并以距离最短的中心点所代表的流体类型作为待识别的流体类型。本发明融合了支持向量机算法与测井交会图识别技术，对传统交会图进行了改造，实现了对致密砂岩多种流体类型的识别。本发明利用样本训练得到的支持向量机模型，能够综合研究对象的多种特征参数对对象的类别进行准确划分，弥补了交会图只能综合两种特征参数来进行类别划分的局限性。