[发明专利]一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法

权利要求书

1.一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取生物扰动储集层，并基于多源测录井方法获取生物扰动储集层的测井曲线及FMI电阻率成像测井图像；

S2、对多源测录井方法获取的测井曲线进行标准化检测及标准化处理；

S3、基于标准化处理后的测井曲线及数据，获取生物扰动储集层的测井曲线响应特征；

S4、基于FMI电阻率成像测井图像，获取生物扰动储集层的FMI电阻率成像测井响应特征；

S5、基于BP神经网络构建生物扰动储集层识别模型，并通过生物扰动储集层的测井曲线响应特征、FMI电阻率成像测井响应特征对所述生物扰动储集层识别模型进行训练，通过训练好的生物扰动储集层识别模型对生物扰动储集层的生物扰动指数进行识别；

所述步骤S2中，对多源测录井方法获取的测井曲线进行标准化检测及标准化处理的具体方法包括：

S2.1、设置关键井，以及所述关键井、待标准化井的标准层；

S2.2、分别计算关键井与待标准化井的标准层参数的频率分布直方图及特征峰值，频率分布差异小于预设阈值，则无需标准化，否则，执行步骤S2.3对测井曲线进行标准化处理；

S2.3、基于关键井与待标准化井的标准层参数的特征峰值对待标准化井进行标准化处理；

所述步骤S3中，选取若干个取心井，对于同一口井相同层位以及不同井的不同层位，分别对生物扰动段和非生物扰动段的特征参数进行对比，得到生物扰动储集层的测井曲线响应特征。

2.根据权利要求1所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，生物扰动储集层的生物扰动强度大于30％。

3.根据权利要求1所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，多源测录井数据的获取包括：自然电位测井SP、自然伽马测井GR、井径测井CAL、双侧向电阻率测井、声波测井、补偿中子测井CNL、补偿密度测井DEN，其中，所述双侧向电阻率测井包括深侧向RD和浅侧向RS。

4.根据权利要求1所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，选取若干个取心井，对于同一口井相同层位以及不同井的不同层位，分别对生物扰动段和非生物扰动段的FMI电阻率成像测井图像进行对比，得到生物扰动储集层的FMI电阻率成像测井响应特征。

5.根据权利要求1所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，所述隐含层有1个或多个。

6.根据权利要求5所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述隐含层的数量为1，所述隐含层的节点数为5。

7.根据权利要求5所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述生物扰动储集层识别模型的训练函数为rprop函数。

8.根据权利要求5所述的基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，其特征在于，所述隐含层的激活函数为linear piece symmetric函数，所述输出层的激活函数为elltot函数。