[发明专利]一种基于高速正演结果训练下人工智能的电磁测井反演方法

摘要

本发明涉及一种基于高速正演结果训练下人工智能的电磁测井反演方法，包括：(1)获取正演数据；(2)收集已经地层信息的仪器采集数据；(3)得到含输入参数的各种信息；(4)以9个磁场分量、测井仪器收发参数和倾斜度为输入，以不同地层垂直电阻率和水平电阻率、地层边界信息为输出，构建训练集；(5)采用逐步回归方法选择最佳预测因子；(6)进行SVM神经网络的回归预测分析，选择合适的核函数构建模型；(7)将未知地层信息的仪器采集数据输入至核函数构建模型中，预测得到其地层反演信息。本发明摒弃了以往的线性反演方法，创新性的将人工智能方法引入到反演算法中，使得能对未知地层信息数据进行精确的反演，得到所需的准确结果。

主权项

一种高速正演结果训练下人工智能的电磁测井反演方法，其特征在于，包括步骤如下：(1)收集测井仪器对已知地层测得的历史数据，测得的历史数据包括9个磁场分量，即Hxx,Hxy,Hxz,Hyx,Hyy,Hyz,Hzx,Hzy,Hzz；并通过9个磁场分量计算各地层各向异性电导率；(2)获取正演模型输出数据，即：通过正演模型对步骤(1)之外的其它大量已知地层输出9个磁场分量，即Hxx1,Hxy1,Hxz1,Hyx1,Hyy1,Hyz1,Hzx1,Hzy1,Hzz1；并通过9个磁场分量计算各地层各向异性电导率；已知地层中每层的垂直电阻率、水平电阻率、厚度、相对倾角都是已知的；相对倾角是指测井仪器重心线与地层的夹角；(3)根据步骤(1)及步骤(2)获取的已知地层测得的数据，包括：各个地层的测量点的9个磁场分量、各个地层的垂直电阻率、各个地层的水平电阻率；以各个地层的测量点的9个磁场分量、测井仪器参数为输入，以各个地层的垂直电阻率、各个地层的水平电阻率为输出，构建训练集；测井仪器参数包括测井仪器的收发距、倾角；(4)采用逐步回归方法选择最佳预测因子，即选择与各个地层的垂直电阻率、各个地层的水平电阻率强相关因子；(5)根据步骤(4)选择的最佳预测因子，进行SVM神经网络的回归预测分析，选择合适的核函数构建模型；(6)通过测井仪器对未知地层测得9个磁场分量，将该9个磁场分量作为输入数据集，输入至步骤(5)选择的核函数构建模型中，预测得到未知地层的反演信息，包括未知地层的垂直电阻率、水平电阻率。