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測井資料分層處理解釋方法研究與應用

2019-09-10 07:22:44楊宇
中國化工貿易·上旬刊 2019年1期
關鍵詞:方法研究應用

楊宇

摘要:本文主要分析了分層處理解釋方法的特點,并對分層處理解釋的設計與實現(xiàn)進行了重點研究。

關鍵詞:測井資料;分層處理解釋;方法研究;應用

在對測井資料進行處理的過程中,常規(guī)方式主要以逐點處理為主,屬于一種基于飽和度計算的自動化解釋方法,通過該方式,可對最優(yōu)化迭代和模型進行確定,并對巖石骨架、孔隙流體以及泥質等的體積進行精準計算,最終獲得完整的解釋結果。

1分層處理解釋的特點分析

從某種角度上來看,分層解釋更像是一種基于地質對象的測井解釋方式,實踐過程中,主要是圍繞著的儲層進行研究和描述,充分凸顯測井屬性,其中所包含的地質信息也就是地質屬性。通過分層解釋,可實現(xiàn)對地質對象中包含的測井資料進行深入挖掘。下圖為逐點解釋和分層解釋的差別,據(jù)之前的研究資料表明,測井信息對于地質對象的描述,具有統(tǒng)一性、專屬性以及對應性等特征,與逐點解釋相比,分層解釋的特點分析如下:

第一,信息表征較為合理。在對測井曲線進行分層處理之后,能夠減少或者是消除非底層因素帶來的影響,凸顯流體性質變化和地層巖性,提升表征的精準度;第二,信息量較大。在具體實踐過程中,不僅能夠對測井響應信息進行獲取,同時,也包括很多層內曲線間相關信息和非均質信息;第三,應用前景較好。分層處理資料是基于人工智能模型和數(shù)理統(tǒng)計的解釋方式,在層屬性表征方面,具有較強的靈活性和擴展性,可在真測量值的基礎上進行測井解釋。

2分層處理解釋的設計與實現(xiàn)

在逐點解釋軟件中,若想實現(xiàn)分層解釋,其中的層屬性優(yōu)化提取、層信息表征、解釋標準建立等工作均需進行重新設計。分層解釋功能包括解釋建模提取、特征量提取以及自動分層提取等幾個主要部分[1]。

2.1層信息表征

分形盒維數(shù):對于盒維數(shù)的統(tǒng)計盒,可選取一定縱向采樣距離的某個單元或者測井曲線的的橫向數(shù)值,并對近似維數(shù)進行計算。

重心偏移度:通過該公式,可在某個程度上對含油氣信息和沉積信息等的統(tǒng)計量進行反映,與此同時,這一參數(shù)也對曲線的狀態(tài)進行了反映。在垂向上,能夠顯示出沉積物的變化特點,同時也包括沉積過程中物源供應和水流能量的變化情況,是對沉積相進行判斷的重要參考和依據(jù)。此外,若儲層的巖性物性相對穩(wěn)定,則通過電性曲線的垂向,還能對由于重力分異所導致的含油飽和度進行反映。

GYHC(電物歸一化差),是定性解釋領域中,最常見的含油氣特征解釋方法,也就是在某個刻度之下,物性曲線和電性曲線相互疊合的面積。

WHD(電物一階吻合度),也是定性解釋領域中常見的含油氣特征解釋方法之一,也就是面對物性變化,電性的響應程度,若電性較高,且的物性較好,則代表著含油氣概率較高。

阿爾奇飽和度均值:在設定了a、b、m、n值的情況之下,通過阿爾奇模型,能夠對飽和度的均值進行精準計算。

除上述之外,還包括儲層品質因子、裂縫指數(shù)等屬性。屬性庫可實現(xiàn)擴展,隨著研究工作的不斷深入,還會有更多信息有效且敏感的屬性被加入,從而實現(xiàn)程序的自動化提取。

2.2層屬性的模式化提取

單屬性一般只涉及到單曲線的統(tǒng)計特征提取,例如,對層內差分變化密度進行聲波提取,從而對層內的非均質性進行表達。而組合屬性一般是針對于多曲線層而言,例如,電物一階吻合度,便是針對于物性曲線和層內電性曲線進行屬性提取。

層屬性的模式化提取,主要是對多個屬性的組合模式進行定義、調用和保存。在處理程序的過程中,只需調用某特征量格式,便可實現(xiàn)對多個屬性的批量化逐層提取。

2.3建立解釋標準

通過層屬性提取工作,能夠產生一組待研究數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行量化解釋和評價就是建立解釋標準,可提供以下幾種模型,即聚類分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別、線性回歸模型等等。在神經(jīng)網(wǎng)絡模式中,在建模的過程中,需提供樣本的解釋結論和層屬性,如此可為新井的處理解釋提供便利條件。

2.4結論

分層處理解釋的方式,主要是通過定性認識定量表征,確保處理解釋的數(shù)值化程度。由于對層內信息進行引進,因此,在分層處理解釋之下,實現(xiàn)了對信息輸入量和用途的豐富化,同時也拓寬了常規(guī)資料的處理解釋途徑。

3結語

綜上所述,測井分層處理解釋需從地質的角度入手,將儲層作為統(tǒng)一整體,對其內部特征進行獲取,具體如飽和度信息、組分含量信息等等,同時也包括人工經(jīng)驗部分,如去曲線關系、層內差異等等,終極目標是將上述信息按照不同的類型如含油氣性、儲集性、巖性等進行優(yōu)化組合和定量描述,通過人工智能、聚類、統(tǒng)計回歸等方式實現(xiàn)對資料的動態(tài)化、定量化處理解釋。

參考文獻:

[1]蔡中超,自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡在砂巖型鈾礦測井數(shù)據(jù)解釋中的應用研究[D].南昌:東華理工大學,2015.

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