[发明专利]一种测井曲线的预测方法、设备及介质

权利要求书

1.一种测井曲线的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

在当前的测井数据中获取测井待输入数据，并根据地质分层特性将所述测井待输入数据进行地质分层，得到保留各层测井数据分布特征的各层测井待输入数据；

对所述各层测井待输入数据进行多尺度重采样，得到多采样尺度测井特征图；

根据预先获取的地质属性数据，确定所述各层测井待输入数据之间的地质变换概率特征图；

将所述多采样尺度测井特征图与所述地质变换概率特征图进行合并处理，得到测井输入数据；

将所述测井输入数据输入至预先训练的测井曲线预测模型，预测得到测井测量曲线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据地质分层特性将所述测井待输入数据进行地质分层，得到保留各层测井数据分布特征的各层测井待输入数据，具体包括：

根据地质分层特性将所述测井待输入数据进行地质分层；

分别确定各层测井数据分布对应的高斯分布参数；

根据所述高斯分布参数对所述测井待输入数据进行归一化处理，得到保留各层测井数据分布特征的各层测井待输入数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述各层测井待输入数据进行多尺度重采样，得到多采样尺度测井特征图，具体包括：

根据预先设定的多个采样间隔对所述各层测井待输入数据分别进行采样，得到各采样间隔对应的采样数据；

将所述各采样间隔对应的采样数据进行合并，得到多采样尺度测井特征图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各采样间隔对应的采样数据进行合并，得到多采样尺度测井特征图，具体包括：

通过线性插值法分别处理所述各采样间隔对应的采样数据，以将所述各采样间隔对应的采样数据统一为相同数量的采样点，并确定所述各采样间隔对应的采样数据的序列；

将所述各采样间隔对应的采样数据的序列进行合并，得到多采样尺度测井特征图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先获取的地质属性数据，确定所述各层测井待输入数据之间的地质变换概率特征图，具体包括：

根据所述地质属性数据，确定各类型岩石对应的岩性分布区间；

根据各类型岩石对应的属性数值分布区间确定各层测井待输入数据的岩石类型；

根据所述各层测井待输入数据的岩石类型，确定任意两种类型岩石的变换概率；

根据所述任意两种类型岩石的变换概率与所述各层测井待输入数据中各测井待输入数据所处的地质分层，确定任意两个测井待输入数据之间的变换概率；

根据所述任意两个测井待输入数据之间的变换概率，确定所述各层测井待输入数据之间的地质变换概率特征图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述各层测井待输入数据之间的地质变换概率特征图前，所述方法还包括：

根据所述任意两种类型岩石的变换概率与所述各层测井待输入数据的岩石类型，确定任意两层测井待输入数据之间的变换概率；

根据所述任意两种类型岩石的变换概率与所述各层测井待输入数据的岩石类型，确定任意两层测井待输入数据之间的变换概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述测井输入数据输入至预先训练的测井曲线预测模型前，所述方法还包括：

获取预测的测井测量曲线与实际测井测量曲线；

确定预测的每层测井测量曲线的高斯分布与实际的测井测量曲线的高斯分布参数；

根据所述预测的测井测量曲线的高斯分布与所述实际的测井测量曲线的高斯分布之间的相似度，确定所述测井曲线预测模型的损失函数；

根据所述损失函数训练得到所述测井曲线预测模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测井待输入数据为平均钻速钻井曲线、伽马测井曲线、电阻率测井曲线与孔隙度测井曲线中的一项或多项，所述测井测量曲线为岩性密度测井曲线。