[发明专利]一种基于自推理模型的完整测井数据获取方法

说明书

本发明公开了一种基于自推理模型的完整测井数据获取方法，通过生成质量较好的点位预测数据，实现多深度范围内的储层基质储集性评价，其步骤如下：(1)采集储层的成像测井数据和实验室观测数据。(2)输入的成像测井数据和其他通过实验室观测等方法获取的数据，对数据进行归一化处理；(3)对已知连续数据进行去噪；(4)标定待补全数据的点位；(5)按预定次序进行点位数据补全。(6)恢复数据量纲获得补全后的完整测井数据。本发明通过在测井数据分析中，对实验室观测数据进行自动补全，获得了较好的预测数据，为后续岩层评价分析奠定了基础，有助于油、气、煤等资源勘探开发。

技术领域

本发明涉及一种基于自推理模型的完整测井数据获取方法，尤其涉及采用补全测井中数据缺失部位的模拟补全获得完整的测井数据，实现多深度范围内岩层地质相的分析和分类的方法。

背景技术

测井，也叫地球物理测井，是利用岩层的电化学特性、导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性，测量地球物理参数的方法。成像测井是目前的主要测井方法。通过测井方法，可以获取到大量岩层的物理化学特性数据，为地层分析等工作提供基础。为更好地研究分析地层情况，在测井过程中通常会采集一部分岩芯段，通过观察、分析和研究，还可以了解：地层的时代、岩性、沉积特征；地层的物理、化学性质和含油、气、水状况；地下构造情况(如断层、节理以及它们的倾向、倾角等)；油、气、水运动和分布状况，以及地层结构的变化情况。

由于通过实验室观测分析岩芯工作量巨大，不可能对全井进行观测分析，通过数值模拟方式对其他位置的相关参数进行预测补全可为后续地层分析工作提供辅助。迄今为止对于测井数据的补全方法的研究并不多，目前采用的方法一般是基于线性回归，但是由于缺失数据的点位要远远大于有数据的点位，这些方法补全的数据质量往往不高，不能为如储层基质储集性评价等后续的分析工作提供有效的辅助。

发明内容

本发明提供一种基于自推理模型的完整测井数据获取方法，通过对输入的成像测井数据和其他通过实验室观测等方法获取的数据，自动补全缺失点位的数据获得完整测井数据，并对岩层进行地质相分析和分类。

本发明采用的技术方案是：

一种基于自推理模型的完整测井数据获取方法，包括如下步骤：

(1)采集岩层的成像测井数据和实验室观测数据。

(2)数据归一化处理：对成像测井数据、实验室观测数据进行数据归一化处理，形成无量纲数据。

(3)连续数据去噪：对步骤(2)处理后的连续数据进行去噪。

(4)待补全数据点位标定：按已知同类数据的点位间隔自动标定步骤(3)得到的去噪后数据的待补全数据点位。

(5)点位数据推理补全：利用基于自推理模型的自动补全算法，对步骤(4)标定的待补全数据点位进行推理计算，自动生成这些点位的数据，具体为：

为每个待补全数据点位生成二元组其中表示当前待补全数据点位可能的值，P表示当前待补全数据点位取值的概率。在二元组中取概率最大的值作为待补全数据点位的预测值，完成数据补全。所述为每个待补全数据点位生成二元组包括如下步骤:

(a)选取成像测井数据、实验室观测数据归一化后对应数据项的所有取值构成该数组中值列表。

(b)取待补全数据点位v的其他已知数据项组成集合DS_v＝{D₁,D₂,..,D_m}，m表示补全数据的数据项数量。