[发明专利]一种基于测井信息的页岩岩相连续预测方法

权利要求书

1.一种基于测井信息的页岩岩相连续预测方法，其特征在于，所述基于测井信息的页岩岩相连续预测方法是先采用取芯井的分析化验和薄片资料对页岩岩相类型进行判定，然后建立依据测井响应特征预测页岩岩相类型的模型；运用人工神经网络技术，对空间页岩岩相类型进行连续性预测；

所述基于测井信息的页岩岩相连续预测方法包括以下步骤：

步骤一，采用取芯井的分析化验和薄片资料对页岩岩相类型进行判定，将页岩岩相划分为富有机质硅质页岩、富有机质碳酸盐质页岩、富有机质黏土质页岩、贫有机质硅质页岩、贫有机质碳酸盐质页岩、贫有机质黏土质页岩、贫有机质灰岩7种类型，用A、B、C、D、E、F、G表示这7种类型，将其数量化以后用7维行向量表示，如某个取样点判定为其中某一类，则在这一类上的取值为1，而在其它类上的取值为0，当某一取样点经判定属于A类，则用向量[1 0 0 0 0 0 0]表示，属于B类，则用向量[0 1 0 0 0 0 0]表示；然后将测井曲线与对应深度的页岩岩相类型进行对比，找出几种能反映页岩岩相类型的常规测井曲线，作为预测页岩岩相类型的测井响应特征；

步骤二，对每种页岩岩相类型找出与之对应的若干个测井取样点，作为建立预测模型的学习样本；

利用所有取样点的页岩岩相类型以及与深度对应的测井资料，以P个测井参数[X₁,X₂,…,X_P]^T作为输入，以对应的页岩岩相类型作为输出，建立预测页岩岩相类型的人工神经网络模型；

步骤三，运用人工神经网络技术，对空间页岩岩相连续性预测，根据预测结果，画出该井段的页岩岩相剖面图，进而确定出页岩气的有利开发层段。

2.如权利要求1所述的基于测井信息的页岩岩相连续预测方法，其特征在于，所述A类的模型为：

fA(X)=1(2π)p/2σp1mΣi=1mexp[-(X-XAi)T(X-XAi)2σ2];]]>

式中：

M为测井取样点，用X_Ai＝[X_Ai1,X_Ai2,…,X_Aip]^T表示第i个取样点的P个测井参数；

i＝模式号；

m＝训练模式总数；

X_Ai＝类型A的第i训练模式；

σ＝平滑参数；

P＝度量空间的维数；

X＝要预测类型的某个点的参数；

B类的模型为：

fB(X)=1(2π)p/2σp1mΣi=1mexp[-(X-XBi)T(X-XBi)2σ2];]]>

G类的模型为：

fG(X)=1(2π)p/2σp1mΣi=1mexp[-(X-XGi)T(X-XGi)2σ2].]]> 2