[发明专利]一种随钻测量数据智能处理系统及方法

说明书

本发明提供了一种随钻测量数据智能处理系统，包括测井信号采集和转换模块、数据完整性判断器、深度神经网络模块和结果储存模块：测井信号采集和转换模块包括多个地层评价传感器和信号初步处理器，实时采集地层中信号，进行初步的转换后输入数据完整性判断器中将数据进行划分，完整数据和所述失真数据输入深度神经网络模块进一步处理；深度神经网络模块包括神经网络修复模块和神经网络评价模块，神经网络修复模块将修复后的数据输入测井信号采集和转换模块，神经网络评价模块将评价完成后的数据输入结果储存模块；结果储存模块对数据进行分类储存。该发明解决了钻头起钻后或数据实时传输时数据失真和数据处理不及时问题，减少了人为干预。

技术领域

本发明涉及随钻测井数据智能处理技术领域，尤其涉及一种随钻测量数据智能处理系统及方法。

背景技术

在石油钻井中通过测井来获取井眼和地层参数。测井是将地质信息转换成物理信号，然后再把物理信号反演回地质信息的一种技术。测井技术包括声波测井、井下压力、谱密度、中子密度、电阻率、伽马等。电缆测井应用于各类油、气井的测井，移除钻柱和井底钻具组合后，在地面系统与地下仪器之间通过电缆进行连接和传输测量数据。随钻测井是指在钻井过程中测量地层岩石物理参数，并用数据遥测系统将测量结果实时传送到地面进行处理。

为了预测钻孔轨迹，做出正确的钻进导向决策，现阶段的钻井过程中，最常见的判断方式是依靠各类仪器的工作状况以及采集到的各类井下参数，由现场监测人员根据经验实时观察判断随钻安全风险。在实际钻进中由于地质情况复杂，在实际钻探开采过程中井径垮塌、仪器故障等原因往往导致整段甚至整条测井数据失真或缺失，导致不能根据实际的地质情况实时调整钻孔轨迹，而重新测井成本高昂，施工难度大。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种随钻测量数据智能处理系统及方法，能够解决钻头起钻后或数据实时传输时，数据失真和数据处理不及时的技术问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种随钻测量数据智能处理系统，包括测井信号采集和转换模块、数据完整性判断器、深度神经网络模块和结果储存模块：

所述测井信号采集和转换模块包括多个地层评价传感器和信号初步处理器，地层评价传感器实时采集地层中不同的信号，并将信号传递给信号初步处理器进行初步的转换，转换后的信号输入数据完整性判断器中；

所述数据完整性判断器对输入的数据进行判断，将数据分为完整数据、失真数据和舍弃数据，所述完整数据和所述失真数据输入深度神经网络模块进一步处理，所述舍弃数据直接删除；

所述深度神经网络模块包括神经网络修复模块和神经网络评价模块，所述神经网络修复模块接收所述数据完整性判断器传送的失真数据并构建和训练神经网络对其进行修复，将修复后的数据输入测井信号采集和转换模块进行初步转换，所述神经网络评价模块接收所述数据完整性判断器传送的完整数据并构建和训练神经网络对其进行评价，将评价完成后的数据输入结果储存模块；

所述结果储存模块对所述深度神经网络模块处理完的数据进行分类储存。

进一步的，多个所述地层评价传感器包括井斜及工具面角传感器、自然伽马传感器和电阻率传感器。

进一步的，所述深度神经网络修复模块和所述神经网络评价模块均为已经训练完成的神经网络，包括多层感知器，采用反向传播算法进行训练。该设置能够不断地优化深度神经网络的权值和偏值，采用优化器使该神经网络的输出值和真实的目标值之间的误差最小，更准确输出结果。

进一步的，所述多层感知器包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层，隐藏层有多个。

进一步的，所述结果储存模块的数据类别包括泥浆信息类、围岩类、油层信息类。

一种随钻测量数据智能处理方法应用于以上任一项所述随钻测量数据智能处理系统，步骤如下：