[发明专利]一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法有效

专利信息
申请号: 201911344097.7 申请日: 2019-12-24
公开(公告)号: CN111080021B 公开(公告)日: 2021-05-11
发明(设计)人: 王宗俊;胡光义;范廷恩;宋来明;张雨晴;梁旭;周文胜;董洪超;蔡文涛;刘向南 申请(专利权)人: 中国海洋石油集团有限公司;中海油研究总院有限责任公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04;G01V1/30
代理公司: 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 代理人: 王灏增
地址: 100010 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 地质 信息库 构型 cmm 神经网络 预测 方法
【说明书】:

发明提供一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法,包括以下步骤:步骤S1,建立存储砂体构型的测井特征与地震特征的地质信息资料库;步骤S2,通过对步骤S1所建立的资料库中的测井特征与地震特征进行相关性分析,到敏感属性序列X,同时选用单井构型标签作为监督条件;步骤S3,将敏感属性序列X作为输入数据,在单井构型标签的监督下,利用CMM神经网络训练得到模型参数,再对无井区进行参数的智能预测,并输出预测标签。解决了以往方法在预测三角洲相砂体构型分布特征时所面临的准确度和效率的挑战,满足了油气田开发中日益增长的储层表征的高精度和智能化的需要。

技术领域

本发明涉及地震资料解释油藏精细描述领域,更具体地,涉及一种基于地质信息库的三角洲相砂体构型CMM神经网络预测方法。

背景技术

三角洲相属于海陆过渡相的重要组成部分,通常具有以下特征:向陆方向通常以断层为界;砂、砾粗碎屑比例较大;纵向上呈楔形,平面呈扇形,向盆地方向变薄变细;规模常较小,常成群出现。河控三角洲相可以分为三个亚相:三角洲平原、三角洲前缘和前三角洲。三角洲平原亚相包括分流河道、陆上天然堤、决口扇、沼泽、淡水湖泊等微相;三角洲前缘亚相包括水下分流河道、水下天然堤、分流间湾、河口砂坝、远砂坝和前缘席状砂等微相;砂体形态在平面上呈朵状或指状,垂向上呈发散的扫帚状,向前三角洲方向插入泥质沉积中,与泥岩呈齿状交叉。高建设性的三角洲前缘砂坝的延长方向与岸线垂直,高破坏性的则发育与岸线平行的砂体。

三角洲相砂体在空间上的复杂接触关系造成了储层高度的非均质性,从而使看似连片发育的砂体储层实则被各种沉积间断面阻隔,形成剩余油。以往的圈闭勘探早已不能满足生产的需求,对储层高精度描述提出了更高的要求。在这个过程中,就需要综合利用多方位的数据来达到高精度储层描述的目的。因此,在关于砂体构型的地质认识的指导下,综合应用测井数据和地震数据,来高精度的定量表征三角洲相砂体构型在空间上的分布特征,从而指导井位布置,最终达到提高剩余油采收率的目的。

发明内容

为满足高精度预测的挑战,本发明提供了一种基于地质信息库的三角洲相砂体构型CMM神经网络预测方法,能够预测三角洲相砂体构型在空间上的分布特征。

本发明采用的技术方案是,一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法,方法包括如下步骤:

步骤S1,从井数据中分析得到砂体单井构型结果,并从地震数据中提取属性集合,在砂体构型地质认识的指导下,分析得到敏感属性集合。从而建立存储砂体构型的测井特征与地震特征的地质信息资料库;

步骤S2,通过对步骤S1所建立的资料库中的测井特征与地震特征进行相关性分析,建立单井构型标签。并采用向量表示技术,将敏感属性向量化,得到敏感属性序列X,同时选用单井构型标签作为监督条件;

步骤S3,将敏感属性序列X作为输入数据,在单井构型标签的监督下,利用CMM神经网络训练得到模型参数,再对无井区进行参数的智能预测,并输出预测标签。

优选的,步骤S1包括如下子步骤:

步骤S11:通过测井曲线(如自然伽马,泥质含量等)来识别地下目的层砂体构型,将测井特征加入到地质信息资料库;

步骤S12:通过对三角洲相砂体构型进行属性敏感性分析,得到敏感属性集合,将地震特征加入到地质信息资料库;

优选的,步骤S2包括如下子步骤:

步骤S21:对测井特征与地震特征进行相关性分析,建立单井构型标签:标签1代表纯泥相,标签2代表单薄砂体相,标签3代表单厚砂体相,标签4代表砂泥多互层相,标签5代表带厚砂互层相,标签6代表薄砂互层相;

步骤S22:把数值化的敏感属性通过分箱得到每个属性的多维离散one-hot向量,将所有属性向量组合得到输入序列X:

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