[发明专利]用于神经网络的层测井信息无损处理方法和装置

权利要求书

1.一种用于神经网络的层测井信息无损处理方法，其特征在于，所述方法包括：

确定层深度点的数量m；

确定每个层深度点对应的深度值DEP_i，i＝1,2,...,m；

对测井曲线进行插值得到每个层深度点对应的测井数据CUR_i,j，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,c，c为测井曲线的数量；

对深度值DEP_i进行归一化处理得到归一化后的深度值GDEP_i，i＝1,2,...,m，以及对测井数据CUR_i,j进行归一化处理得到归一化后的测井数据GCUR_i,j，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,c；

将经归一化处理的深度值GDEP_i和测井数据GCUR_i,j作为神经网络的输入，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,c。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定层深度点的数量m包括：

根据下式确定层深度点的数量m：

其中，d为估计得到的目的地质层段内储层平均厚度，r为采集测井曲线时的采样间隔。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个层深度点对应的深度值DEP_i包括：

根据下式得到DEP_i：

其中,SDEP为层起始深度，d₀为层厚度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对测井曲线进行插值得到每个层深度点对应的测井数据CUR_i,j包括：

根据下式得到CUR_i,j：

其中，DEP_iu为第i个层深度点上方最近的深度采样点的深度值，CUR_iu,j为第j条测井曲线在DEP_iu深度上的值，DEP_ib为第i个层深度点下方最近的深度采样点的深度值，CUR_ib,j为第j条测井曲线在DEP_ib深度上的值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对深度值DEP_i进行归一化处理得到归一化后的深度值GDEP_i包括：

根据下式得到GDEP_i：

其中，MXDEP为目的地质层段的最大深度，MNDEP为目的地质层段的最小深度。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述对测井数据CUR_i,j进行归一化处理得到归一化后的测井数据GCUR_i,j包括：

根据下式对采用线性刻度的测井数据进行归一化：

以及根据下式对采用对数刻度的测井曲线进行归一化：

其中，RSCA为第j条测井曲线的右刻度，LSCA为第j条测井曲线的左刻度。