CN106227959B - 一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法及装置，涉及岩性油藏预测技术领域。方法包括：对岩性油藏研究区域进行小层划分，选取待评价油层；对待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；获取各待评价油层的各关键因素参数，对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；根据各油层分类的各关键因素和各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；根据各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭，并可将新钻遇油层按统一标准迅速归类。
Description
技术领域
本发明涉及岩性油藏预测技术领域，尤其涉及一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法及装置。
背景技术
目前，随着岩性油藏的不断开发，岩性油藏有利区预测是油田勘探所面临的重要问题以及勘探难点之一。岩性油藏有利区预测的目的是对岩性油藏进行圈闭和区带评价，从而进行勘探部署、储量计算、油田开发等。
国家十二五规划项目《岩性地层油气藏成藏规律、关键技术及目标评价》，综合多个盆地的勘探实践，提出了“四图叠合法”的方法来进行纯岩性油藏的区带和圈闭评价，其具体内容是选取例如有效油层厚度图、渗透率平面图、孔隙度平面图、含油饱和度平面图等，先进行相关性分析，然后选取其中四个相关性最好的油藏控制因素进行平面叠合，四个因素都显示为好的地区叠合在一起，就是该区最有利的勘探区块。另外，应用聚类方法进行区块级油藏分类评价的方法也较多，如《应用聚类分析方法对油藏开发分类》、《应用模糊聚类分析方法评价油藏质量》、《模糊聚类分析方法在油藏分类中的应用研究》等，但现有方法主要集中在多参数和数据归一化等方面，过多的讨论聚类分析法本身，对数据的筛选及处理部分研究相对较少。例如，现有技术的应用聚类方法强调数据的真实性，却未强调数据与实际生产之间的关系，强调多元聚类，却未对多元参数进行权重比较，笼统地将多元参数填加到计算参数中，也未最终形成某个区带或区块的数学模型，使得区带内新井的数据无法及时归纳到研究成果中，大大降低了方法的功能与效率。
当前，应用四图叠合法和应用聚类方法来进行岩性油藏有利区预测条件较为单一，所预测的结果不准确，且预测效率低下。
发明内容
本发明的实施例提供一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法及装置，以解决当前应用四图叠合法和应用聚类方法来进行岩性油藏有利区预测条件较为单一，所预测的结果不准确，且预测效率低下的问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，包括：
对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；
对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；
对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；
获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；
根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；
根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；
根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
具体的，对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层，包括：
根据高分辨率层序地层学对岩性油藏研究区域进行小层划分，形成第一岩性油藏油层；
获取岩性油藏的测井综合解释成果数据，并在所述第一岩性油藏油层中选取所述岩性油藏的测井综合解释成果数据对应的油层作为待评价油层。
具体的，对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素，包括：
获取待评价油层的各单因素参数，并对所述各单因素参数进行单因素相关性分析，确定各单因素参数与岩性油藏初期产量或岩性油藏试油成果的相关性参数；其中，所述各单因素参数包括油层厚度、油层渗透率、油层孔隙度、油层含油饱和度、油层电阻、油层声波时差、油层泥质含量、油层密度、油层钻遇率；
获取相关性参数从大到小排列的前四个目标相关性参数对应的单因素参数，作为四图叠合法的关键因素。
具体的，对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数，包括：
根据公式：
确定各关键因素的权重系数Sn；其中，Yn为第n个关键因素的相关性参数。
具体的，对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数，包括：
根据公式：
确定统一量纲关键因素参数x'j；其中，xj为一个待处理的关键因素参数；min(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最小关键因素参数值；max(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最大关键因素参数值。
具体的，根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果，包括：
根据预先设置的k个待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成k个四维凝聚点；
或者，将各待评价油层划分为k个初始类，确定各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值；根据各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值分别生成k个四维凝聚点；所述k为所述预设数目。
进一步的，根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果，还包括：
步骤1、根据除所述四维凝聚点之外的各待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成各待评价油层的四维数据点；
步骤2、获取一第一待评价油层的四维数据点到k个四维凝聚点的欧氏距离；
步骤3、将所述第一待评价油层的四维数据点归类到与所述第一待评价油层的四维数据点的欧式距离最小的四维凝聚点处；
步骤4、在将各待评价油层的四维数据点归类后，更新各四维凝聚点；
在步骤4之后返回执行步骤2，直至各待评价油层的四维数据点无需再进行归类，形成待评价油层的分类结果。
具体的，所述更新各四维凝聚点包括：
确定处于同一分类中的各四维数据点的重心，将所述四维数据点的重心更新为所述分类的四维凝聚点。
具体的，根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果，包括：
获取各油层分类的最终四维凝聚点，并确定所述最终四维凝聚点对应的各关键因素参数；
根据公式：
Pk＝S1·xk1+S2·xk2+S3·xk3+S4·xk4
确定各油层分类的评价结果Pk；其中，Pk表示第k个油层分类的评价结果；S1、S2、S3、S4分别为四个关键因素的权重系数；xk1、xk2、xk3、xk4分别为第k个油层分类的最终四维凝聚点对应的四个关键因素参数。
一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，包括：
待评价油层选取单元，用于对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；
关键因素确定单元，用于对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；
权重系数计算单元，用于对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；
标准化处理单元，用于获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；
聚类分析单元，用于根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；
油层分类评价结果确定单元，用于根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；
岩性油藏有利区带及圈闭确定单元，用于根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
此外，该待评价油层选取单元，包括：
小层划分模块，用于根据高分辨率层序地层学对岩性油藏研究区域进行小层划分，形成第一岩性油藏油层；
待评价油层选取模块，用于获取岩性油藏的测井综合解释成果数据，并在所述第一岩性油藏油层中选取所述岩性油藏的测井综合解释成果数据对应的油层作为待评价油层。
具体的，所述关键因素确定单元，包括：
相关性参数确定模块，用于获取待评价油层的各单因素参数，并对所述各单因素参数进行单因素相关性分析，确定各单因素参数与岩性油藏初期产量或岩性油藏试油成果的相关性参数；其中，所述各单因素参数包括油层厚度、油层渗透率、油层孔隙度、油层含油饱和度、油层电阻、油层声波时差、油层泥质含量、油层密度、油层钻遇率；
关键因素确定模块，用于获取相关性参数从大到小排列的前四个目标相关性参数对应的单因素参数，作为四图叠合法的关键因素。
另外，所述权重系数计算单元，具体用于：
根据公式：
确定各关键因素的权重系数Sn；其中，Yn为第n个关键因素的相关性参数。
另外，所述标准化处理单元，具体用于：
根据公式：
确定统一量纲关键因素参数x'j；其中，xj为一个待处理的关键因素参数；min(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最小关键因素参数值；max(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最大关键因素参数值。
另外，所述聚类分析单元，具体用于：
根据预先设置的k个待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成k个四维凝聚点；或者，将各待评价油层划分为k个初始类，确定各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值；根据各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值分别生成k个四维凝聚点；所述k为所述预设数目。
进一步的，所述聚类分析单元，具体还用于执行：
步骤1、根据除所述四维凝聚点之外的各待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成各待评价油层的四维数据点；
步骤2、获取一第一待评价油层的四维数据点到k个四维凝聚点的欧氏距离；
步骤3、将所述第一待评价油层的四维数据点归类到与所述第一待评价油层的四维数据点的欧式距离最小的四维凝聚点处；
步骤4、在将各待评价油层的四维数据点归类后，更新各四维凝聚点；
在步骤4之后返回执行步骤2，直至各待评价油层的四维数据点无需再进行归类，形成待评价油层的分类结果。
此外，所述聚类分析单元，具体还用于：
确定处于同一分类中的各四维数据点的重心，将所述四维数据点的重心更新为所述分类的四维凝聚点。
此外，所述油层分类评价结果确定单元，具体用于：
获取各油层分类的最终四维凝聚点，并确定所述最终四维凝聚点对应的各关键因素参数；
根据公式：Pk＝S1·xk1+S2·xk2+S3·xk3+S4·xk4
确定各油层分类的评价结果Pk；其中，Pk表示第k个油层分类的评价结果；S1、S2、S3、S4分别为四个关键因素的权重系数；xk1、xk2、xk3、xk4分别为第k个油层分类的最终四维凝聚点对应的四个关键因素参数。
本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法及装置，首先对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；之后对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；然后，对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；进而获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；之后根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；之后，根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。本发明有效结合了四图叠合法和应用聚类方法，改进了现有技术两种方法的不足，克服了当前应用四图叠合法和应用聚类方法来进行岩性油藏有利区预测条件较为单一，所预测的结果不准确，且预测效率低下的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法的流程图一；
图2为本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法的流程图二；
图3为本发明实施例中的鄂尔多斯盆地华庆地区白153井区的油藏剖面对比示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置的结构示意图一；
图5为本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置的结构示意图二。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，包括：
步骤101、对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层。
步骤102、对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素。
步骤103、对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数。
步骤104、获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数。
步骤105、根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果。
其中，所述分类结果包括预设数目的油层分类。
步骤106、根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果。
步骤107、根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，首先对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；之后对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；然后，对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；进而获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；之后根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；之后，根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。本发明有效结合了四图叠合法和应用聚类方法，改进了现有技术两种方法的不足，克服了当前应用四图叠合法和应用聚类方法来进行岩性油藏有利区预测条件较为单一，所预测的结果不准确，且预测效率低下的问题。
为了使本领域的技术人员更好的了解本发明，下面列举一个更为详细的实施例，如图2所示，本发明实施例提供一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，包括：
步骤201、根据高分辨率层序地层学对岩性油藏研究区域进行小层划分，形成第一岩性油藏油层。
该小层划分形成的第一岩性油藏油层一般厚度为2至10米级别。
步骤202、获取岩性油藏的测井综合解释成果数据，并在所述第一岩性油藏油层中选取所述岩性油藏的测井综合解释成果数据对应的油层作为待评价油层。
步骤203、获取待评价油层的各单因素参数，并对所述各单因素参数进行单因素相关性分析，确定各单因素参数与岩性油藏初期产量或岩性油藏试油成果的相关性参数。
其中，所述各单因素参数包括油层厚度、油层渗透率、油层孔隙度、油层含油饱和度、油层电阻、油层声波时差、油层泥质含量、油层密度、油层钻遇率等，但不仅局限于此。
此处的岩性油藏初期产量一般为投产后三个月内的平均产油量。
步骤204、获取相关性参数从大到小排列的前四个目标相关性参数对应的单因素参数，作为四图叠合法的关键因素。
通常情况下，油层渗透率、油层孔隙度、油层电阻、含油饱和度及油层厚度等的相关性参数较大，即与生产结果相关性较好。
步骤205、对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数。
此处可以根据公式：确定各关键因素的权重系数Sn；其中，Yn为第n个关键因素的相关性参数。
步骤206、获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数。
此处，可以根据公式：
确定统一量纲关键因素参数x'j；其中，xj为一个待处理的关键因素参数；min(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最小关键因素参数值；max(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最大关键因素参数值。
通过步骤206可以消除不同数据的量纲的差别。
步骤207、根据预先设置的k个待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成k个四维凝聚点；或者将各待评价油层划分为k个初始类，确定各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值，根据各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值分别生成k个四维凝聚点。
其中，所述k为油层分类的预设数目。一般情况下，该预设数目可以为3或者4。即k＝3或者k＝4。
步骤208、根据除所述四维凝聚点之外的各待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成各待评价油层的四维数据点。
步骤209、获取一第一待评价油层的四维数据点到k个四维凝聚点的欧氏距离。
由于一个四维数据点包括四个关键因素参数，因此此处的欧氏距离计算方式，以到一个四维凝聚点为例：
根据公式可以表示为：其中，D表示欧氏距离；Ai为四维数据点的四个关键因素参数；Bi为各个关键因素参数对应的四维凝聚点的四个关键因素参数。通过欧氏距离的计算，可以得到的是四维数据点之间的整体距离，可以称之为不相似性。
步骤210、将所述第一待评价油层的四维数据点归类到与所述第一待评价油层的四维数据点的欧式距离最小的四维凝聚点处。
步骤211、在将各待评价油层的四维数据点归类后，确定处于同一分类中的各四维数据点的重心，将所述四维数据点的重心更新为所述分类的四维凝聚点。
在步骤211之后返回执行步骤209，直至各待评价油层的四维数据点无需再进行归类。
此处各待评价油层的四维数据点无需再进行归类表示：各待评价油层的四维数据点形成的最终四维凝聚点已经稳定，再次进行归类，各四维数据点依然会分类到原四维凝聚点处。
步骤212、形成待评价油层的分类结果。
所述分类结果包括预设数目的油层分类。
步骤213、获取各油层分类的最终四维凝聚点，并确定所述最终四维凝聚点对应的各关键因素参数。
步骤214、根据公式：
Pk＝S1·xk1+S2·xk2+S3·xk3+S4·xk4
确定各油层分类的评价结果Pk。其中，Pk表示第k个油层分类的评价结果；S1、S2、S3、S4分别为四个关键因素的权重系数；xk1、xk2、xk3、xk4分别为第k个油层分类的最终四维凝聚点对应的四个关键因素参数。
步骤215、根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
如图3所示，此处以鄂尔多斯盆地华庆地区白153井区应用本发明方法前后的对比，从图3中可获知，图3上面的是进行分类前所绘制的油藏剖面图，其显示的结果表明油层较厚，横向连通性好，但井旁所标注的试油数据(即分数表示的数据，分子为日产油量，分母为日产水量，单位为吨)却有较大差别，有的井产油量较高48.9吨/日，有的井产油量较低，5.1吨/日，且产水16.5吨，这说明油层的物性不是均一的。而通过图3下面的图可以获知，采用本发明的油层分类后，高产量的油层基本为分类后的较优油层，而产量较低的为较差油层，分类结果与试油产量对应关系非常好，也揭示了该油藏的非均质性空间分布特征，为油藏的开采及部署提供了重要依据。
本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，首先对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；之后对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；然后，对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；进而获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；之后根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；之后，根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。本发明有效结合了四图叠合法和应用聚类方法，改进了现有技术两种方法的不足，克服了当前应用四图叠合法和应用聚类方法来进行岩性油藏有利区预测条件较为单一，所预测的结果不准确，且预测效率低下的问题。另外，本发明通过将岩性油藏区带及圈闭评价中采用的“四图叠合法”进行数学模型建立，实现油藏有利区及圈闭的定量分析方法，以此进行油藏平面及纵向上的油藏“甜点”预测，从而指导岩性油藏的勘探预测工作，可以有效降低低产井及失利井所造成的勘探及开发风险。
对应于上述图1和图2所示的方法实施例，如图4所示，本发明实施例提供一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，包括：
待评价油层选取单元31，用于对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层。
关键因素确定单元32，用于对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素。
权重系数计算单元33，用于对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数。
标准化处理单元34，用于获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数。
聚类分析单元35，用于根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果。所述分类结果包括预设数目的油层分类。
油层分类评价结果确定单元36，用于根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果。
岩性油藏有利区带及圈闭确定单元37，用于根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
进一步的，如图5所示，该待评价油层选取单元31，包括：
小层划分模块311，用于根据高分辨率层序地层学对岩性油藏研究区域进行小层划分，形成第一岩性油藏油层。
待评价油层选取模块312，用于获取岩性油藏的测井综合解释成果数据，并在所述第一岩性油藏油层中选取所述岩性油藏的测井综合解释成果数据对应的油层作为待评价油层。
此外，如图5所示，该关键因素确定单元32，包括：
相关性参数确定模块321，用于获取待评价油层的各单因素参数，并对所述各单因素参数进行单因素相关性分析，确定各单因素参数与岩性油藏初期产量或岩性油藏试油成果的相关性参数；其中，所述各单因素参数包括油层厚度、油层渗透率、油层孔隙度、油层含油饱和度、油层电阻、油层声波时差、油层泥质含量、油层密度、油层钻遇率。
关键因素确定模块322，用于获取相关性参数从大到小排列的前四个目标相关性参数对应的单因素参数，作为四图叠合法的关键因素。
另外，该权重系数计算单元33，具体可以：
根据公式：
确定各关键因素的权重系数Sn；其中，Yn为第n个关键因素的相关性参数。
另外，该标准化处理单元34，具体用于：
根据公式：
确定统一量纲关键因素参数x'j；其中，xj为一个待处理的关键因素参数；min(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最小关键因素参数值；max(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最大关键因素参数值。
另外，该聚类分析单元35，具体可以：
根据预先设置的k个待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成k个四维凝聚点；或者，将各待评价油层划分为k个初始类，确定各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值；根据各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值分别生成k个四维凝聚点；所述k为所述预设数目。
进一步的，该聚类分析单元35，具体还可以执行：
步骤1、根据除所述四维凝聚点之外的各待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成各待评价油层的四维数据点。
步骤2、获取一第一待评价油层的四维数据点到k个四维凝聚点的欧氏距离。
步骤3、将所述第一待评价油层的四维数据点归类到与所述第一待评价油层的四维数据点的欧式距离最小的四维凝聚点处。
步骤4、在将各待评价油层的四维数据点归类后，更新各四维凝聚点。
在步骤4之后返回执行步骤2，直至各待评价油层的四维数据点无需再进行归类，形成待评价油层的分类结果。
此外，该聚类分析单元35，具体还可以确定处于同一分类中的各四维数据点的重心，将所述四维数据点的重心更新为所述分类的四维凝聚点。
此外，所述油层分类评价结果确定单元36，具体可以：
获取各油层分类的最终四维凝聚点，并确定所述最终四维凝聚点对应的各关键因素参数。
根据公式：Pk＝S1·xk1+S2·xk2+S3·xk3+S4·xk4
确定各油层分类的评价结果Pk；其中，Pk表示第k个油层分类的评价结果；S1、S2、S3、S4分别为四个关键因素的权重系数；xk1、xk2、xk3、xk4分别为第k个油层分类的最终四维凝聚点对应的四个关键因素参数。
值得说明的是，本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置可以参见上述的方法实施例，此处不再赘述。
本发明实施例提供的一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，首先对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；之后对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；然后，对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；进而获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；之后根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；之后，根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。本发明有效结合了四图叠合法和应用聚类方法，改进了现有技术两种方法的不足，克服了当前应用四图叠合法和应用聚类方法来进行岩性油藏有利区预测条件较为单一，所预测的结果不准确，且预测效率低下的问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (18)
1.一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，包括：
对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；
对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；
对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；
获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；
根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；
根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；
根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
2.根据权利要求1所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层，包括：
根据高分辨率层序地层学对岩性油藏研究区域进行小层划分，形成第一岩性油藏油层；
获取岩性油藏的测井综合解释成果数据，并在所述第一岩性油藏油层中选取所述岩性油藏的测井综合解释成果数据对应的油层作为待评价油层。
3.根据权利要求2所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素，包括：
获取待评价油层的各单因素参数，并对所述各单因素参数进行单因素相关性分析，确定各单因素参数与岩性油藏初期产量或岩性油藏试油成果的相关性参数；其中，所述各单因素参数包括油层厚度、油层渗透率、油层孔隙度、油层含油饱和度、油层电阻、油层声波时差、油层泥质含量、油层密度、油层钻遇率；
获取相关性参数从大到小排列的前四个目标相关性参数对应的单因素参数，作为四图叠合法的关键因素。
4.根据权利要求3所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数，包括：
根据公式：
确定各关键因素的权重系数Sn；其中，Yn为第n个关键因素的相关性参数。
5.根据权利要求4所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数，包括：
根据公式：
确定统一量纲关键因素参数x'j；其中，xj为一个待处理的关键因素参数；min(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最小关键因素参数值；max(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最大关键因素参数值。
6.根据权利要求5所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果，包括：
根据预先设置的k个待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成k个四维凝聚点；
或者，将各待评价油层划分为k个初始类，确定各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值；根据各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值分别生成k个四维凝聚点；k为所述预设数目。
7.根据权利要求6所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果，还包括：
步骤1、根据除所述四维凝聚点之外的各待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成各待评价油层的四维数据点；
步骤2、获取一第一待评价油层的四维数据点到k个四维凝聚点的欧氏距离；
步骤3、将所述第一待评价油层的四维数据点归类到与所述第一待评价油层的四维数据点的欧式距离最小的四维凝聚点处；
步骤4、在将各待评价油层的四维数据点归类后，更新各四维凝聚点；
在步骤4之后返回执行步骤2，直至各待评价油层的四维数据点无需再进行归类，形成待评价油层的分类结果。
8.根据权利要求7所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，所述更新各四维凝聚点包括：
确定处于同一分类中的各四维数据点的重心，将所述四维数据点的重心更新为所述分类的四维凝聚点。
9.根据权利要求8所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的方法，其特征在于，根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果，包括：
获取各油层分类的最终四维凝聚点，并确定所述最终四维凝聚点对应的各关键因素参数；
根据公式：
Pk＝S1·xk1+S2·xk2+S3·xk3+S4·xk4
确定各油层分类的评价结果Pk；其中，Pk表示第k个油层分类的评价结果；S1、S2、S3、S4分别为四个关键因素的权重系数；xk1、xk2、xk3、xk4分别为第k个油层分类的最终四维凝聚点对应的四个关键因素参数。
10.一种基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，包括：
待评价油层选取单元，用于对岩性油藏研究区域进行小层划分，并根据测井解释成果选取待评价油层；
关键因素确定单元，用于对所述待评价油层进行单因素相关性分析，确定四图叠合法的关键因素；
权重系数计算单元，用于对所述关键因素进行权重系数计算，确定各关键因素的权重系数；
标准化处理单元，用于获取各待评价油层的各关键因素参数，并对各关键因素参数进行标准化处理，生成统一量纲关键因素参数；
聚类分析单元，用于根据所述统一量纲关键因素参数将各待评价油层进行聚类分析，得到待评价油层的分类结果；所述分类结果包括预设数目的油层分类；
油层分类评价结果确定单元，用于根据各油层分类的各关键因素和所述各关键因素的权重系数确定各油层分类的评价结果；
岩性油藏有利区带及圈闭确定单元，用于根据所述各油层分类的评价结果进行平面投点和剖面投点，生成平面油藏分类评价结果图及剖面油藏分类评价结果图，以确定岩性油藏有利区带及圈闭。
11.根据权利要求10所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，待评价油层选取单元，包括：
小层划分模块，用于根据高分辨率层序地层学对岩性油藏研究区域进行小层划分，形成第一岩性油藏油层；
待评价油层选取模块，用于获取岩性油藏的测井综合解释成果数据，并在所述第一岩性油藏油层中选取所述岩性油藏的测井综合解释成果数据对应的油层作为待评价油层。
12.根据权利要求11所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述关键因素确定单元，包括：
相关性参数确定模块，用于获取待评价油层的各单因素参数，并对所述各单因素参数进行单因素相关性分析，确定各单因素参数与岩性油藏初期产量或岩性油藏试油成果的相关性参数；其中，所述各单因素参数包括油层厚度、油层渗透率、油层孔隙度、油层含油饱和度、油层电阻、油层声波时差、油层泥质含量、油层密度、油层钻遇率；
关键因素确定模块，用于获取相关性参数从大到小排列的前四个目标相关性参数对应的单因素参数，作为四图叠合法的关键因素。
13.根据权利要求12所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述权重系数计算单元，具体用于：
根据公式：
确定各关键因素的权重系数Sn；其中，Yn为第n个关键因素的相关性参数。
14.根据权利要求13所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述标准化处理单元，具体用于：
根据公式：
确定统一量纲关键因素参数x'j；其中，xj为一个待处理的关键因素参数；min(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最小关键因素参数值；max(xj)为与所述待处理的关键因素参数属于同一关键因素的最大关键因素参数值。
15.根据权利要求14所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述聚类分析单元，具体用于：
根据预先设置的k个待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成k个四维凝聚点；或者，将各待评价油层划分为k个初始类，确定各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值；根据各初始类的四个统一量纲关键因素参数平均值分别生成k个四维凝聚点；所述k为所述预设数目。
16.根据权利要求15所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述聚类分析单元，具体还用于执行：
步骤1、根据除所述四维凝聚点之外的各待评价油层的四个统一量纲关键因素参数分别生成各待评价油层的四维数据点；
步骤2、获取一第一待评价油层的四维数据点到k个四维凝聚点的欧氏距离；
步骤3、将所述第一待评价油层的四维数据点归类到与所述第一待评价油层的四维数据点的欧式距离最小的四维凝聚点处；
步骤4、在将各待评价油层的四维数据点归类后，更新各四维凝聚点；
在步骤4之后返回执行步骤2，直至各待评价油层的四维数据点无需再进行归类，形成待评价油层的分类结果。
17.根据权利要求16所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述聚类分析单元，具体还用于：
确定处于同一分类中的各四维数据点的重心，将所述四维数据点的重心更新为所述分类的四维凝聚点。
18.根据权利要求17所述的基于四图叠合法预测岩性油藏有利区的装置，其特征在于，所述油层分类评价结果确定单元，具体用于：
获取各油层分类的最终四维凝聚点，并确定所述最终四维凝聚点对应的各关键因素参数；
根据公式：Pk＝S1·xk1+S2·xk2+S3·xk3+S4·xk4
确定各油层分类的评价结果Pk；其中，Pk表示第k个油层分类的评价结果；S1、S2、S3、S4分别为四个关键因素的权重系数；xk1、xk2、xk3、xk4分别为第k个油层分类的最终四维凝聚点对应的四个关键因素参数。
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