[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有效
| 申请号: | 202011037612.X | 申请日: | 2020-09-28 |
| 公开(公告)号: | CN112182966B | 公开(公告)日: | 2021-08-20 |
| 发明(设计)人: | 牛永斌;向威;单婷婷;胡舒茵;王培俊;赵佳如 | 申请(专利权)人: | 河南理工大学 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06T11/20;E21B49/00 |
| 代理公司: | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人: | 张换君 |
| 地址: | 454003 河南*** | 国省代码: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 多源测录井 数据 生物 扰动 储集层 识别 方法 | ||
本发明公开一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法,包括如下步骤: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;对测井曲线进行标准化检测及标准化处理;基于测井曲线及数据获取测井曲线响应特征;基于FMI电阻率成像测井图像获取FMI电阻率成像测井响应特征;基于BP神经网络构建生物扰动储集层识别模型,并通过测井曲线响应特征、FMI电阻率成像测井响应特征对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。本发明能够准确可靠的对生物扰动作用形成的储集层进行识别。
技术领域
本发明涉及储集层识别技术领域,特别是涉及一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法。
背景技术
储集层是具有连通孔隙、允许油气在其中储存和渗滤的岩层。储集层的储集能力是由储集层的岩石物理性质决定的,通常包括其孔隙性、渗透性;孔隙性决定了储集层储存能力的大小,渗透性决定了储集物的渗流能力。储集层的岩石物理性质能够反映在地球物理测井参数上,对于储集层识别可以通过常规测井技术并结合测井新技术。储集层类型的划分主要是依据自然电位曲线结合自然伽马曲线,并通过中子、密度、声波、电阻率曲线等特征判别储集层好坏,如结合地质特征、钻井、录井显示、试油资料以及岩心分析等,综合准确分析储层的储集能力。目前对常规岩性油气储层和缝洞型潜山油气储集层的识别,方法比较多,也相对成熟。但是对于生物扰动作用形成的油气储集层还没有很好的方法,储层识别质量也不高。
因此,有必要提出一种能够准确可靠的对生物扰动作用形成的储集层进行识别的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法,以解决现有技术中存在的技术问题,能够准确可靠的对生物扰动作用形成的储集层进行识别。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:本发明提供一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法,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。
优选地,所述步骤S1中,生物扰动储集层的生物扰动强度大于30%。
优选地,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。
优选地,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。
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