[发明专利]一种石油储层孔隙度测算方法有效
申请号: | 201410784616.2 | 申请日: | 2014-12-16 |
公开(公告)号: | CN105781536B | 公开(公告)日: | 2019-01-18 |
发明(设计)人: | 韩学锋;刘建敏;徐欢 | 申请(专利权)人: | 中国石油天然气股份有限公司 |
主分类号: | E21B49/00 | 分类号: | E21B49/00;G06F17/50 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 刘映东 |
地址: | 100007 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种石油储层孔隙度测算方法。该方法包括以下步骤:步骤(1),获取某测区岩芯样本的岩芯孔隙度及与其对应的测井曲线数据,建立样本数据库;步骤(2),执行自适应差分基因表达式编程算法,得到以所述测井曲线数据为输入变量,以孔隙度为输出变量的石油储层孔隙度测算模型;步骤(3),测量步骤(1)中所述测区内的未知孔隙度的石油储层的测井曲线数据,输入步骤(2)所得的孔隙度测算模型中,得到该石油储层的孔隙度。该方法利用自适应差分进化基因表达式编程算法,挖掘出测井曲线数据与储层孔隙度之间的函数关系,自动建立测算模型,不需要大量训练样本和建模经验,工作量小,精确度高。 | ||
搜索关键词: | 一种 石油 孔隙 测算 方法 | ||
【主权项】:
1.一种石油储层孔隙度测算方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤(1),采集样本数据,建立样本数据库;获取某一测区内的N个岩芯样本的岩芯孔隙度及与其对应的测井曲线数据,其中N为大于50的整数;所述测井曲线数据包括声波时差、密度、中子、自然伽马中的至少一种;步骤(2),执行自适应差分进化基因表达式编程算法,挖掘隐含在样本数据中上述测井曲线数据与岩芯孔隙度之间的函数关系,得到以所述测井曲线数据为输入变量,以孔隙度为输出变量的石油储层孔隙度测算模型;步骤(3),测量步骤(1)中所述测区内的未知孔隙度的石油储层的测井曲线数据,然后将所述未知孔隙度的石油储层的测井曲线数据代入步骤(2)所得的孔隙度测算模型中,得到该石油储层的孔隙度;所述步骤(1)的具体步骤为:步骤(11),测定某一测区内的测井曲线,所述测井曲线包括声波时差、密度、中子、自然伽马中的至少一种;步骤(12),采集步骤(11)中所述的测区内N个岩芯样本,其中N为大于50的整数;通过岩芯分析得到所述N个岩芯样本的孔隙度;步骤(13),进行岩芯深度归位,使岩芯深度与测井曲线深度对应,将所述N个岩芯样本的测井曲线数据记为矩阵A,对应的孔隙度记为矩阵T;所述步骤(2)的具体步骤为:步骤(21),定义初始化参数;所述参数包括:种群大小np,最大进化代数Gmax;函数符集,为运算符的集合;终结符集,包括常数集及代表所述测井曲线数据的变量符集;差分进化算法的参数:比例因子F、交叉概率因子CR;基因表达式编程算法的参数:基因头部长度、基因长度、每个染色体包含的基因个数、倒串概率、插串概率、根插串概率、单点重组概率以及两点重组概率;步骤(22),建立基因映射关系,创建初始种群,评价初始种群个体适应性;用两位的自然数对基因个体进行编码;令当前进化代数G=0,创建初始种群P0,对所述初始种群P0中每个个体的染色体解码成数学表达式,并利用矩阵A、矩阵T评价每个个体的适应值,并保存适应值最大的个体为第一代最优个体Pbest;步骤(23),执行自适应差分进化算法;对当前代种群PG执行自适应差分进化算法的变异、交叉、选择算子操作得到子代种群P'G+1;步骤(24),执行基因表达式编程算法;对步骤(23)得到的子代种群P'G+1的个体再执行基因表达式编程算法的倒串、插串、根插串、单点重组、两点重组算子以及步骤(23)所述的选择算子,得到PG+1代种群;步骤(25),评价PG+1代种群个体的适应性;按照步骤(22)所述的适应值评价方法对步骤(24)所得的PG+1代种群个体进行评价,保存适应值最大的个体为最优个体Pbest;步骤(26),重复步骤(23)~(25),直至最优个体Pbest适应值满足要求或评价次数达到最大代数Gmax;步骤(27),解码最优个体,得到测算模型;将步骤(26)所得满足用户需求的最优个体Pbest解码为一个以步骤(1)中所述测井曲线数据为输入变量,以孔隙度为输出变量的孔隙度测算模型;所述步骤(22)的具体操作步骤为:步骤(221),建立自然数与基因个体的映射关系,按照K‑表达式个体编码方法进行编码;步骤(222),随机产生初始种群,然后采用基因空间均匀分布的策略,使每个基因均匀分布在编码空间中,从而使所述初始种群的基因多样化;步骤(223),对初始种群中每个个体Pi,0的染色体解码成数学表达式,Pi,0表示初始种群中的第i个个体;步骤(224),利用步骤(1)所述测井曲线数据矩阵A和孔隙度数据矩阵T评价每个个体Pi,0的适应值,并保存适应值最大的个体为最优个体Pbest;所述适应值公式为:上式中,n为样本总数,YPj,i,0为第j个样本利用初始种群中第i个个体解码后的数学表达式得到的孔隙度测算值,Tj为第j个样本对应的孔隙度真实值。
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