CN110488367B - 一种基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，包括以下步骤：基于径向阶跃地层模型进行正演计算，定义电阻率幅度差系数S1、S2、S3、S4、S5、S6，获取径向阶跃地层模型针对的阵列侧向测井中MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a四条基础测井曲线的视电阻率，建立电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版；基于电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版，通过线性回归建立冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系；将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz，该方法无需补充其他测井资料即可有效减小初始值与真实值间的偏差，有助于提高电阻率测井反演精度和速度。
Description
技术领域
本发明涉及油气资源勘探开发中的测井评价技术领域，尤其涉及一种基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法。
背景技术
储层电阻率资料在油层评价方面具有重要用途，电阻率不仅可以用来定性识别油气层(一般油层显现出高阻特征)，也可以用以定量计算含油饱和度(利用阿尔奇或印度尼西亚等公式)。多种电阻率测井方法均在油田现场得到了广泛应用，如双侧向测井、双感应测井、阵列侧向测井、阵列感应测井、电成像测井等，随着油气藏评价的日益精细化，阵列型电阻率测井仪器相较传统双侧向侧向、双感应测井仪器可以提供多条纵向分辨率更高的视电阻率曲线，从而越来越多地被油田现场所应用，相应的阵列型电阻率测井资料的处理工作也日益成为亟待解决的重点问题。
侧向测井仪器响应受泥浆侵入、井眼、围岩等因素的影响使得测得的视电阻率曲线不能真实反映储层电阻率，需要对其进行反演处理，恢复泥侵剖面电阻率信息。目前在油田现场对阵列侧向测井资料的处理主要分为两种。一种是直接将视电阻率当作储层真实电阻率来使用，这种方法在储层泥浆侵入不深时评价误差在可接受范围内，但在泥侵比较严重的层位会造成严重误差。另一种处理方法是利用微球或微侧向测井近似估计侵入带电阻率，然后利用泥浆侵入校正图版对视电阻率进行校正，得到侵入带半径和地层电阻率，这种方法需要进行大量正演计算构建数据库，然后从数据库中查找校正图版，工作量一般很大，同时校正结果直接取决于正演计算的精度。
随着计算机技术的发展，人们将反演思想引入电测井反演领域。电测井反演的思想就是先构建电阻率测井反演模型，通过相应的反演算法进行反复迭代，当正演算子和实际值的误差小于预先设定的阈值，则将此时对应的正演模型参数当做反演参数输出。通过对现场实时测量的测井数据进行快速反演处理来消除泥浆侵入影响，可以初步恢复地层原始特征，为后期精细解释提供基础数据，同时也是测井人员判断测井资料好坏的重要依据。马奎特算法是一种油田现场运用最为广泛的电阻率反演方法。该反演算法收敛速度极快，利于测井资料的实时反演，但在实际运用过程中这类算法的弊端也暴露了出来，那就是反演结果受初值影响极大，若初值设置不合理(偏离真实值较远)，则很难准确反演出地层真实电阻率值，严重影响反演精度。为解决马奎特算法存在的问题，有学者将模拟退火法、遗传算法、人工神经网络算法、免疫算法、差分进化算法、粒子群等全局寻优算法引入了电测井资料的反演处理中，此类算法具备较强的全局搜索能力，可以有效提高反演精度，但收敛速度普遍较慢，不适用于电测井资料的快速处理，使用受限，马奎特算法仍是现场阵列侧向测井资料实时反演的首要选择。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，提供一种基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，包括以下步骤：
步骤S100：基于径向阶跃地层模型进行正演计算，定义电阻率幅度差系数S1、S2、S3、S4、S5、S6，获取所述径向阶跃地层模型针对的阵列侧向测井中MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a四条基础测井曲线的视电阻率，并进行井眼、围岩校正，建立电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版；
步骤S200：基于所述电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版，通过线性回归建立冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系；
步骤S300：将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz。
优选地，在所述步骤S100中，S1、S2、S3、S4、S5、S6分别定义如下：
S1＝2·(MLR4a-MLR1a)/(MLR4a+MLR1a) (1)
S2＝2·(MLR4a-MLR2a)/(MLR4a+MLR2a) (2)
S3＝2·(MLR4a-MLR3a)/(MLR4a+MLR3a) (3)
S4＝2·(MLR3a-MLR1a)/(MLR3a+MLR1a) (4)
S5＝2·(MLR3a-MLR2a)/(MLR3a+MLR2a) (5)
S6＝2·(MLR2a-MLR1a)/(MLR2a+MLR1a) (6)
其中，MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a代表阵列侧向测井提供的针对四条基础测井曲线的视电阻率，单位为Ω·m；S1、S2、S3、S4、S5、S6无量纲。
优选地，在步骤S200中，建立的冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系为：
rxocz＝925.14·S1+1004.04·S2-1835.46·S3-1295.69·S4-221.40·S5+70.02·S6+1.39 (7)。
优选地，在步骤S300中，将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz：
其中，K1为MLR1a对应的仪器常数；r0为井眼半径；h1为MLR1a对应的主电流厚度；K1、r0、h1均为已知值。
优选地，还包括
步骤S400：将所述冲洗带电阻率初值Rxocz与实际地层参数对比。
实施本发明具有以下有益效果：本发明的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法无需补充其他测井资料即可有效减小初始值与真实值间的偏差，有助于提高电阻率测井反演精度和速度。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法的示意图；
图2是本发明径向阶跃地层模型的示意图；
图3是本发明电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版的示意图。
具体实施方式
如图1所示，是本发明的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，解决目前利用马奎特算法进行阵列侧向测井反演初始值选取不合适的不足，有利于提高反演精度和算法收敛速度。
包括以下步骤：
步骤S100：基于径向阶跃地层模型进行正演计算，定义电阻率幅度差系数S1、S2、S3、S4、S5、S6，获取径向阶跃地层模型针对的阵列侧向测井中MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a四条基础测井曲线的视电阻率，并进行井眼、围岩校正，建立电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版。其中，如图2所示，为径向阶跃地层模型。如图3所示，为电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版。
在该步骤S100中，S1、S2、S3、S4、S5、S6分别定义如下：
S1＝2·(MLR4a-MLR1a)/(MLR4a+MLR1a) (1)
S2＝2·(MLR4a-MLR2a)/(MLR4a+MLR2a) (2)
S3＝2·(MLR4a-MLR3a)/(MLR4a+MLR3a) (3)
S4＝2·(MLR3a-MLR1a)/(MLR3a+MLR1a) (4)
S5＝2·(MLR3a-MLR2a)/(MLR3a+MLR2a) (5)
S6＝2·(MLR2a-MLR1a)/(MLR2a+MLR1a) (6)
其中，MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a代表阵列侧向测井提供的针对四条基础测井曲线的视电阻率，单位为Ω·m；S1、S2、S3、S4、S5、S6无量纲。
进一步的，获取径向阶跃地层模型(理论模型)针对的MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a基础测井的视电阻率，并进行井眼、围岩校正，如表1。
表1理论模型阵列侧向测井响应
针对阵列侧向测井响应MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a，优选相应的井眼、围岩校正图版，将图版读值拟合成校正公式的基础上进行数值模拟计算机自动校正，消除井眼、围岩对阵列侧向测井响应的影响，以免其他因素对电阻率反演初值选取精确程度产生影响。
步骤S200：基于电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版，通过线性回归建立冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系。
在该步骤S200中，建立的冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系为：
rxocz＝925.14·S1+1004.04·S2-1835.46·S3-1295.69·S4-221.40·S5+70.02·S6+1.39 (7)。
其中，rxocz为冲洗带半径初值，in。
步骤S300：将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz。
在该步骤S300中，将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz：
其中，K1为MLR1a对应的仪器常数；r0为井眼半径；h1为MLR1a对应的主电流厚度；K1、r0、h1均为已知值。
在本实施例中，还包括
步骤S400：将冲洗带电阻率初值Rxocz与实际地层参数对比。可以理解的，反演初值与实际地层参数对比，验证基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法的有效性和优越性，对比结果如表2。
表2反演初值与实际地层参数对比
经两种反演初值选取方法的对比，基于阵列侧向测井资料的电阻率测井初始值选取方法效果更好，可推广应用到现场。
本发明的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法无需补充其他测井资料即可有效减小初始值与真实值间的偏差，有助于提高电阻率测井反演精度和速度。
可以理解的，以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，可以对上述技术特点进行自由组合，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。
Claims (5)
1.一种基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S100：基于径向阶跃地层模型进行正演计算，定义电阻率幅度差系数S1、S2、S3、S4、S5、S6，获取所述径向阶跃地层模型针对的阵列侧向测井中MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a四条基础测井曲线的视电阻率，并进行井眼、围岩校正，建立电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版；
步骤S200：基于所述电阻率幅度差系数随冲洗带半径的变化图版，通过线性回归建立冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系；
步骤S300：将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz。
2.根据权利要求1所述的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，其特征在于，在所述步骤S100中，S1、S2、S3、S4、S5、S6分别定义如下：
S1＝2·(MLR4a-MLR1a)/(MLR4a+MLR1a) (1)
S2＝2·(MLR4a-MLR2a)/(MLR4a+MLR2a) (2)
S3＝2·(MLR4a-MLR3a)/(MLR4a+MLR3a) (3)
S4＝2·(MLR3a-MLR1a)/(MLR3a+MLR1a) (4)
S5＝2·(MLR3a-MLR2a)/(MLR3a+MLR2a) (5)
S6＝2·(MLR2a-MLR1a)/(MLR2a+MLR1a) (6)
其中，MLR1a、MLR2a、MLR3a、MLR4a代表阵列侧向测井提供的针对四条基础测井曲线的视电阻率，单位为Ω·m；S1、S2、S3、S4、S5、S6无量纲。
3.根据权利要求2所述的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，其特征在于，在步骤S200中，建立的冲洗带半径初值rxocz与电阻率幅度差系数的定量关系为：
rxocz＝925.14·S1+1004.04·S2-1835.46·S3-1295.69·S4-221.40·S5+70.02·S6+1.39 (7)。
4.根据权利要求3所述的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，其特征在于，在步骤S300中，将阵列侧向测井提供的针对基础测井曲线MLR4a的视电阻率作为地层电阻率初值Rtcz，然后基于伪几何因子定义得到冲洗带电阻率初值Rxocz：
其中，K1为MLR1a对应的仪器常数；r0为井眼半径；h1为MLR1a对应的主电流厚度；K1、r0、h1均为已知值。
5.根据权利要求1所述的基于阵列侧向测井资料的电阻率反演初值选取方法，其特征在于，还包括
步骤S400：将所述冲洗带电阻率初值Rxocz与实际地层参数对比。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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