[发明专利]基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法

权利要求书

1.一种基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：利用已知钻井岩心资料以及油田勘探开发数据完成对滩坝砂沉积微相的识别，建立井段深度-砂体厚度-沉积微相数据库； 

步骤2：选取工区内资料齐全的测井系列，每口井目的层段的测井数据进行标准化处理，利用极差正规化的方法使标准化后的数据分布在[0, 1]区间内，其变换公式为：

               x'_ij=(x_ij-min x_ij)/（max x_ij -min x_ij）                        （1）

  式中，  x'_ij为标准化后的数据；x_ij为原始数据；min x_ij为第j个测井系列观测值的最小值；

       max x_ij为第j个测井系列观测值的最大值；

步骤3：选取步骤2中的测井响应最大异常幅度值（L）乘以砂体厚度值（H）作为判别滩坝沉积微相响应综合参数（S）；

步骤4：利用步骤3得到的滩坝沉积微相响应综合参数（S）对坝砂和滩砂进行判别分析，建立判别函数；首先，利用逐步回归分析方法“剔除”已引入判别函数中的区分能力较弱、对结果作用不显著的参数；其次，将区分能力强的参数“引入”判别函数，利用Bayes判别分析的方法建立坝砂和滩砂的Bayes判别函数公式；

步骤5：通过步骤4的判别函数对未划分滩坝沉积微相井的微相划分进行预测；首先，对未知井利用半幅点法判定砂体厚度（H）；其次，利用已经标准化的所述未知井段测井响应的最大异常幅度值（L）计算滩坝沉积微相响应综合参数（S）；最后，将滩坝沉积微相响应综合参数带入前期已经建立的Bayes判别函数公式中，根据函数值判别沉积微相。

2.根据权利要求1所述的基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法，其特征在于步骤3判别滩坝沉积微相响应综合参数（S）计算中，对于砂体测井响应为正异常的测井系列，其综合参数为测井响应极大值与厚度乘积：

                     S_i=H×L_i=H×Max_i                          （2）

式中， S_i为测井滩坝沉积微相响应综合参数；H为砂体厚度值；L_i为测井响应的最大异常幅度值；Max_i为测井响应极大值。

3.根据权利要求1所述的基于Bayes判别分析的砂质滩坝沉积微相测井识别方法，其特征在于步骤3判别滩坝沉积微相响应综合参数（S）计算中，对于砂体的测井响应为负异常的测井系列，综合参数为1-测井响应极小值再与厚度相乘：

                    S_j=H×L_j=H× (1-Min_j）                      （3）

式中, S_j为测井滩坝沉积微相响应综合参数；H为砂体厚度值； L_j为测井响应的最大异常幅度值；Min_j为测井响应极小值。