[发明专利]油田储层层内非均质性综合评价方法

权利要求书

1.油田储层层内非均质性综合评价方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：求取层内非均质性表征参数：渗透率变异系数V_k、渗透率突进系数T_k、渗透率级差J_k、泥质夹层的分布频率P_k和分布密度D_k，注水量V_w可直接从油田生产数据中获取；

a、渗透率变异系数

b、渗透率突进系数

c、渗透率级差

J_k＝K_max/K_min (3)

d、夹层分布频率

P_k＝N/H (4)

e、夹层分布密度

D_k＝h/H×100％ (5)

式中：K_i为单个岩芯样品的渗透率值；n为样品的个数；为所有样品的平均渗透率；K_max为所有样品的渗透率最大值；K_min为所有样品的渗透率最小值；K_max和K_min三个渗透率相关数据可通过物性测试或测井资料获取；N为泥质夹层个数；h为泥质夹层的总厚度；H为研究的储层总厚度；N、h夹层相关数据和H可通过岩芯观察统计或测井资料获取；

步骤二：对每口油井单砂体的V_k、T_k、J_k、P_k、D_k和V_w数据进行统计，归一化处理，得到若干个输入样本，从第一个样本X₁开始运行；

X₁＝(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅,x₆) (6)

其中，x₁＝V_k1，x₂＝T_k1，x₃＝J_k1，x₄＝P_k1，x₅＝D_k1，x₆＝V_w1；

步骤三：设置高阶神经网络对输入参数的转换阶数为2，即将输入样本X₁变为X₁^*：

步骤四：设第一个样本X₁^*对应的期望输出为O₁，设定X₁^*与O₁之间的初始权向量为W₁，W₁中元素可随机设定为0-1之间的任一值：

W₁＝(w₁,w₂,···,w₂₈)^T (8)

其中，w₁,w₂,···,w₂₈为步骤三中每一项的权重系数；

步骤五：计算第一个输出节点的实际输出Z₁：

Z₁＝f(W₁^TX₁^*) (9)

其中，f为激励函数，代表输入样本与输出之间的函数关系；

步骤六：根据期望输出O₁与实际输出Z₁的误差，更新连接权向量W₁为W₂，W₂即为第二个样本的初始权向量；

W₂＝W₁+η(O₁-Z₁)X₁^* (10)

式中，η为权系数更新步长，随迭代次数的增加，η逐渐减小；

步骤七：假设样本总数为n，循环步骤五和步骤六，依次得到每个样本的初始权向量；

步骤八：计算所有样本的平均误差E：

其中，O_j和Z_j分别为第j个样本的期望输出和实际输出；

步骤九：当平均误差E≤ε后，即可确定各指标的权重；再得出所有样本的综合指数，否则，返回步骤五。