[发明专利]一种储层参数预测方法及装置有效
申请号: | 201310172494.7 | 申请日: | 2013-05-10 |
公开(公告)号: | CN103279651A | 公开(公告)日: | 2013-09-04 |
发明(设计)人: | 周灿灿;邹友龙;胡法龙;李潮流;王昌学;李长喜;徐红军 | 申请(专利权)人: | 中国石油天然气股份有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默闻 |
地址: | 100007 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 参数 预测 方法 装置 | ||
技术领域
本发明关于测井技术,具体的讲是一种储层参数预测方法及装置。
背景技术
径向基函数(Radial basis functions,RBF)在数值和科学计算等领域应用较广,例如解微分方程,人工神经网络,曲面重建,计算机辅助设计,计算机图形学和多元插值等。RBF具有为分布不均匀的高维数据集提供精确插值结果的独特属性,这种独特属性源于RBF插值方程的线性系统在非常平缓的条件下可逆的数学特性。
Freedman(2006年)的一篇文章引起我们关注数值分析领域中基于径向基函数的多元函数插值方法(鲍威尔(2001年))。Freedman运用RBF插值方法,利用核磁共振(NMR)测量数据预测了流体的粘度和分子组成,并对井中3D感应工具测量数据进行校正。随后,又有几篇论文(Anand and Freedman,2009;Gao,et al.,2011年)使用这种方法解决测井科学中的问题。RBF方法使用的数据集包含输入参数(如孔隙度,T2分布,电阻率等)和输出参数(物理性质如地层因素,油的粘度,含水饱和度等)。这些参数用来刻度一个非线性映射函数,该函数利用输入的测量值预测不在数据库中的物理属性。
发明内容
本发明实施例提供了一种储层参数预测方法,该方法包括:
获取数据库中储层的输入物理属性和输出物理属性;
根据所述输入物理属性、输出物理属性构造径向基插值函数,并选择径向基插值函数的中心点;
根据所述数据库中的实验数据对所述径向基插值函数进行刻度,确定所述径向基插值函数的系数;
获取待预测样品的输入物理属性,根据确定系数的径向基插值函数确定待预测样品的输出物理属性。
本发明公开的储层参数预测方法,根据所述物理属性和径向基插值函数构造映射函数,并选择径向基插值函数的中心点包括:
所述输入物理属性为标量时,在坐标轴上生成覆盖整个标量范围的等距中心点(iΔφ,i=1,...,N),进而生成单位高斯基函数:
其中,Δφ为标量φ的任意增量;
所述输入物理属性为向量时,在向量维度上生成覆盖整个向量空间的等距中心点(,i=1,...,N)并使向量平滑,进而生成单位高斯基函数:
其中,为输入属性。
本发明实施例中,在向量维度上生成覆盖整个向量空间的等距中心点(,i=1,...,N)并使向量平滑包括:
建立另一个覆盖整个向量空间的单位基函数(j=1,...,M,M<N),所述单位基函数具有高斯形式,幅度之和为1,等间隔且与邻近基函数有一定重合,其表达式如下:
其中,Normal()指将向量幅度之和归一化至1,为向量参数,bj为单位基函数中心点,sB为单位基函数高斯宽度;是的线性加权平均,加权系数之和为1。
本发明公开的储层参数预测方法,其中所述输入物理属性包括:孔隙度,T2分布,电阻率等;所述输出物理属性包括地层因素,油的粘度,含水饱和度等。
同时,本发明还公开了一种储层参数预测装置,包括:
数据库读取模块,用于获取数据库中储层的输入物理属性和输出物理属性;
映射函数构造模块,用于根据所述输入物理属性、输出物理属性构造径向基插值函数,并选择径向基插值函数的中心点;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国石油天然气股份有限公司,未经中国石油天然气股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310172494.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种文件加密方法
- 下一篇:fMRI头动的实时监测与反馈方法
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用