CN102505932A - 基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法 - Google Patents

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聂春艳
吉淑娇
王桔
张万里
李泽
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Abstract

基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，涉及石油测井领域，它解决现有油测井领域中的对储集层测井数据的提取采用线性分析方法很难满足储集层流体分类的需要，甚至掩盖储集层流体特征信息的问题，具体方法为，获取储集层的测井数据；对获取的测井数据进行预处理，获取的预处理后的数据进行非平稳分析，然后对测井数据进行混沌特征判别；最后对进行混沌特征判别后的数据采用相空间重构技术进行混沌特征参量提取，实现不同流体性质的识别。本发明更好预测储集层的油层分布状况，提高了识别精度。

Description

基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法
技术领域
本发明涉及石油测井领域，具体涉及一种根据储集层测井数据的混沌特征参数变化规律识别储集层流体性质(油层、水层和干层)的方法。
背景技术
本发明主要是利用混沌特征定量定性分析储集层流体性质(油层、水层和干层)信息。长期以来，人们一直采用线性方法对测井信号特征提取，线性分析方法很难满足油层、水层和干层的分类需要，甚至掩盖某些储集层特征信息。现有的储集层测井信号分类特征常基于线性系统理论，对不同性质的储集层信号没有充分考虑其非平稳的特点。
发明内容
本发明为解决现有石油测井领域中的对储集层测井数据的提取采用线性分析方法很难满足储集层流体分类的需要，甚至掩盖储集层流体特征信息的问题，提供一种基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法。
基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，该方法由以下步骤实现：
步骤一、获取储集层的测井数据；
步骤二、对步骤一获取的测井数据进行预处理，获得预处理后的测井数据；
步骤三、对步骤二获取的预处理后的数据进行非平稳分析，然后对测井数据进行混沌特征判别；
步骤四、对步骤三所述的进行混沌特征判别后的数据采用相空间重构技术进行混沌特征参量提取，实现不同流体性质的识别。
本发明的原理：本发明从非线性混沌理论的角度对储层测井信号进行分析和混沌特征提取。提出采用混沌特征参量定量定性分析储集层流体性质(油层、水层或干层)的方法，通过获取井下储集层测井信号数据信息，识别储集层不同性质(油层、水层或干层)，更好研究和预测储集层流体的分布规律，实现油层识别和评价，本发明可提高对储集层的流体性质的识别符合率，也是对现有储集层流体解释方法的补充，提高了识别精度。
本发明的有益效果：本发明采用非线性理论通过获取储集层的测井数据的信息，对其进行混沌特征参量，如关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵等的提取，根据特征参量与不同流体性质(油层、水层和干层)的对应关系，获取储集层是属于油层、水层还是干层的信息，更好预测储集层的油层分布状况，完善对储集层的评价解释。
附图说明
图1为本发明所述的基于混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法的流程图。
具体实施方式
具体实施方式一、结合图1说明本实施方式，基于混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，本实施方式采用混沌理论和分析方法对测井数据进行分析，实现对测井解释的进一步补充。有利于挖掘储集层流体中存在的非线性特性，解决利用线性方法无法解决的问题，该方法具体为：
一、对不同流体性质的储集层(油层、水层或干层)原始数据预处理：包括归一化、去噪、数据拟合等，以保证原始测量数据的可靠准确，并且满足混沌算法的要求；由于所采集的储集层各特征层的测井数据数量达不到混沌算法的要求，在对其作混沌特征提取的时候会产生很大误差，拟选择恰当数据拟合方法将采集的数据拟合，针对实际分析需要，比如数据量若不足(小于500个)，采用拟合算法相应地增加取值的数量，从而解决混沌算法所需要的大量数据点的难题。
二、测井信号数据的非平稳特性分析；测井信号是否具有非平稳特性是判定其为混沌序列的前提条件，当判别数据具有非平稳特性之后，才可以对具有非平稳数据进行下一步的混沌判别，本发明采用游程检验法对多口井不同储集层测井数据进行非平稳特性分析。
三、对储集层的测井信号进行混沌特性判别，研究其产生混沌的机理；本发明分别采用时域方法、频域法(功率谱方法)对多口井、不同性质的储集层的测井数据进行混沌判别。由于混沌包括既复杂又丰富的内部结构，因此，本发明从多个角度来研究其特性、探讨分析储集层的测井信号的混沌机理。
四、对储集层测井信号进行相空间重构；本发明以相空间重构技术为理论基础，求取测井数据的嵌入维数和延迟时间，重构混沌吸引子。对采集的储集层单变量序列进行相空间重构，选择令相空间坐标相关性最小的时滞时间、延迟时间和嵌入维数。
五、对储集层测井信号进行混沌特征提取；针对全井和各储集层的数据，利用相空间重构技术、G-P等算法、Wolf法和小数据法，对不同性质储集层测井信号的关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵等特征参数进行提取。揭示不同流体性质储集层与各种混沌参数之间的关系以及变化规律。
六、完善测井解释工作；将提取的混沌参数作为特征量，对储集层进行不同流体性质的分类，分析油层、水层和干层与混沌特征参数之间关系，实现对油层、水层和干层的预测。
测井信号实际具有非平稳和混沌的特性，因此，采用混沌特征参量来表征储集层测井信号的非线性特征，由此识别储集层的油层、水层和干层的信息。
本发明将非线性混沌理论引入到石油测井领域中，结合混沌理论分析方法，从非线性混沌的全新角度对储集层测井信号进行非线性分析。采用混沌特征参量作为模式识别的特征参量进行油层、水层和干层的识别。发明一种基于非线性混沌特征识别储集层不同流体性质的方法，实现对储集层性质的解释。本发明重构数据相空间，提取测井数据的混沌特征参数达到识别储集层不同流体性质的目的，对识别油层、水层和干层更具有实际意义，对储集层的不同流体性质识别和测井解释提供新方法。

Claims (6)

1.基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：
步骤一、获取储集层的测井数据；
步骤二、对步骤一获取的测井数据进行预处理，获得预处理后的测井数据；
步骤三、对步骤二获取的预处理后的数据进行非平稳分析，然后对测井数据进行混沌特征判别；
步骤四、对步骤三所述的进行混沌特征判别后的数据采用相空间重构技术进行混沌特征参量提取，实现不同流体性质的识别。
2.根据权利要求1所述的基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，其特征在于，步骤一获取的测井数据包括自然电位数据和电阻率数据。
3.根据权利要求1所述的基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，其特征在于，步骤二所述的预处理包括对数据的归一化处理、去噪和数据拟合处理。
4.根据权利要求1所述的基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，其特征在于，步骤二还包括如果获取的测井数据的数量小于500个时，采用拟合算法增加测井数据的数据量。
5.根据权利要求1所述的基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，其特征在于，步骤三所述的进行非平稳分析的方法采用游程法验证数据的非平稳特性。
6.根据权利要求1所述的基于提取混沌特征参量的储集层流体性质的识别方法，其特征在于，步骤四所述的混沌特征参量包括采用相关算法计算测井数据的关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵。
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