[发明专利]实用的钻前测井曲线预测方法

权利要求书

1.实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，该实用的钻前测井曲线预测方法包括：

步骤1，统计测井数据，得到待反演测井数据精确的先验概率模型；

步骤2，通过地震弹性反演得到一系列的弹性参数；

步骤3，应用蒙特卡罗采样方法进行测井数据空间分布离散采样，完成测井数据从井点到空间的横向外推，得到测井数据空间采样结果；

步骤4，结合先验分布、条件概率，构建以测井数据为分类目标的贝叶斯分类器，计算基于贝叶斯分类算法的后验概率，即预测测井数据空间分布。

2.根据权利要求1所述的实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，在步骤1中，若预测目标为物性曲线，其先验概率模型为多变量高斯分布；若预测目标为岩性曲线，其先验概率模型为马尔科夫链模型。

3.根据权利要求1所述的实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，在步骤1中，对油藏描述中所用的测井数据进行环境影响校正，并对测井曲线进行标准化处理。

4.根据权利要求1所述的实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，在步骤2中，得到的弹性参数包括纵波速度、杨氏模量、泊松比、剪切模量，各弹性参数具有不同的岩石物理意义。

5.根据权利要求1所述的实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，在步骤2中，根据所要预测的测井曲线类型，优选出恰当的互相不相关的不同弹性参数参与曲线预测，保证贝叶斯分类算法的类条件独立性假设成立。

6.根据权利要求1所述的实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，在步骤3中，对测井数据样本数据和选取的弹性参数进行数理统计，计算条件概率；应用蒙特卡罗采样方法进行测井数据空间分布离散采样，完成测井数据从井点到空间的横向外推，最终得到的样本特征必须与井点基本一致，而且信息应当更加丰富，包含更多测井资料没有体现的地质条件；运用数理方法对测井数据空间采样及选取的弹性参数进行处理，得到弹性参数相对测井数据的条件概率。

7.根据权利要求1所述的实用的钻前测井曲线预测方法，其特征在于，在步骤4中，建立基于贝叶斯理论的测井曲线预测目标函数，曲线预测目标函数 为测井数据在已知弹性参数条件下的最大后验概率分布，公式为：

[w₁,w₂,w₃]＝argMax{P([w₁,w₂,w₃]_j|[E₁,E₂])}(1)

其中，[w₁,w₂,w₃]为测井数据，[E₁,E₂]为弹性参数，j为测井数据的类别数，P(·)为概率密度函数，

由于P([E₁,E₂])为一定区域弹性参数的先验分布，根据贝叶斯分类算法的类条件独立性假设，(1)式写为[w₁,w₂,w₃]＝argMax{P(E₁|[w₁,w₂,w₃]_j)×P(E₂|[w₁,w₂,w₃]_j)×P([w₁,w₂,w₃]_j)} (2)

(2)式为最终曲线预测方程，其中P([w₁,w₂,w₃]_j)为测井数据先验分布，P(E₁|[w₁,w₂,w₃]_j，P(E₂|[w₁,w₂,w₃]_j为弹性参数对测井数据的条件概率；

计算曲线预测目标函数中测井数据先验分布、弹性参数对测井数据的条件概率，统计分析测井资料得到待预测测井数据的先验分布P([w₁,w₂,w₃]_j)，应用蒙特卡罗采样方法进行测井数据空间分布离散采样，得到测井数据的离散随机采样[w_1i,w_2i,w_3i]，完成测井数据从井点到空间的横向外推，根据测井数据和弹性参数联合采样空间([w_1i,w_2i,w_3i],[E_1i,E_2i])，经数理统计，可以求取弹性参数对测井数据的条件概率P(E₁|[w₁,w₂,w₃]_j，P(E₂|[w₁,w₂,w₃]_j，将P([w₁,w₂,w₃]_j)、P(E₁|[w₁,w₂,w₃]_j，P(E₂|[w₁,w₂,w₃]_j代入方程(2)，计算测井数据属于某一类的最大后验概率分布，得到目标测井曲线的数值。