CN112036430A - 一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法，时深转换获得深度域地震属性数据；将深度域地震属性数据、测井解释的含油性数据粗化至地质模型中；对深度域地震属性数据进行标准化处理，获得无量纲地震属性数据；以粗化后的测井解释的含油性数据和井点处的无量纲地震属性数据为训练对象，通过随机森林算法形成训练模型，将井间的无量纲地震属性数据带入训练模型，得到三维储层含油性预测体；优化获得最佳储层含油性预测体。本发明利用随机森林算法强大的集成学习能力，自动提取地震数据的隐藏特征，拟合地震数据与测井数据的关系，获取更为可靠、客观的储层含油性预测体，提高储层含油性预测的精度和准确率，帮助深度挖掘油气行业潜力。

Description

一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法
技术领域
本发明涉及油气藏勘探开发领域，尤其涉及一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法。
背景技术
目前油气勘探开发行业常用的储层含油性预测方法包括：基于地震信息的储层含油性反演预测、岩相模式约束的储层含油性预测、基于生产资料的储层含油性预测，或以上方法的综合运用。
基于地震信息的储层含油性反演预测是目前业内常用并且有效的方法，但也存在一些问题，主要表现为：由叠前或叠后地震数据，经过数学变换而得出的有关地震波的几何学、运动学、动力学或统计学特征的地震属性数据，与地下地质目标间的对应关系往往并不唯一，多数地震属性数据是构造、地层、含油性与油气等综合因素的反映。
基于岩相约束的储层含油性预测存在的问题是相模式的多样性，决定了井间储层含油性预测的多解性，而且相研究大多都应用了地震资料，又与基于地震信息的储层含油性反演预测存在同样的问题。
基于生产资料的储层含油性预测很大程度依赖于生产资料的丰富程度，大多数油田很难取得系统、丰富的生产资料。
以上三种方法的综合运用，除了系统、丰富的资料以外，研究者的经验往往起到决定性作用。
因此在资料不系统、不完善的情况下，如何在不依赖于研究者经验的情况下高效、高精度预测储层含油性是油气勘探开发行业亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法，是一种基于机器学习随机森林算法的多地震属性数据信息融合的储层含油性预测方法，以提高储层含油性预测的精度和准确率。
本发明的技术目的通过下述技术方案予以实现。
一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法，包括以下步骤：
步骤1：对时间域地震属性数据进行时深转换，获得深度域地震属性数据；
在步骤1中，以单井时深关系资料(VSP资料)、时间层位解释数据为基础，利用协同克里金算法，建立工区内速度模型；以速度模型为约束，将地震属性数据进行时深转换，获得深度域振幅类、频率类、时间类及吸收衰减类地震属性数据。
步骤2：分别将步骤1获得的各深度域地震属性数据和测井解释的含油性数据粗化至地质模型中，获得纵向精度一致的深度域地震属性数据和测井解释的含油性数据。
步骤3：对步骤1获得的各深度域地震属性数据进行标准化处理，获得无量纲地震属性数据。
步骤4：以步骤2粗化后的测井解释的含油性数据和步骤3处理后的井点处的无量纲地震属性数据为训练对象，通过随机森林算法形成训练模型，将步骤3处理后的井间的无量纲地震属性数据带入训练模型，得到三维储层含油性预测体；
在步骤4中，以步骤2粗化后的测井解释的含油性数据和步骤3处理后的井点处的地震属性数据为训练对象，通过随机森林算法训练测井解释的含油性数据与井点处的地震属性数据之间的复杂非线性关系，形成训练模型；将步骤3处理后的井间的无量纲地震属性数据带入训练模型，推算井间各网格中的含油性分布数据，得到三维储层含油性预测体。
步骤5：优化训练模型，获得最佳储层含油性预测体；
在步骤5中，通过调整步骤4的随机森林算法中的相关参数，不断优化训练模型，选取出交叉验证得分最高的模型，获得与已知数据吻合，含油性平面分布与纵向展布特征与地质特征、生产动态一致的最佳预测含油性数据体。
在步骤5中，所述参数包括n_estimators、max_depth、min_samples_leaf。
与现有技术相比，本发明通过将随机森林算法融入到储层含油性预测过程中，利用随机森林算法强大的集成学习能力，自动提取地震数据的隐藏特征，拟合地震数据与测井数据的关系，获取更为可靠、客观的储层含油性预测体，而不受资料少、不系统等等因素的限制，不但提高储层含油性预测的精度和准确率，也提高了工作效率，能够帮助深度挖掘油气行业潜力。
附图说明
图1为本发明实施例的粗化至地质模型中的地震属性数据；
图2为本发明实施例的测井解释数据与随机森林算法预测数据对比图；
图3为本发明实施例通过随机森林算法得到的储层含油性预测体；
图4为本发明实施例方法的储层含油性预测效果图；
图5为基于地震反演方法的储层含油性预测效果图。
附表说明
表1为本发明实施例的标准化后的无量纲地震属性数据
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以Q油田为例，利用本发明的基于随机森林算法的储层含油性预测方法对其储层含油性进行预测，具体过程如下：
步骤1：以单井时深关系资料(VSP资料)、时间层位解释数据为基础，利用协同克里金算法，建立工区内速度模型；以速度模型为约束，将地震属性数据进行时深转换，获得深度域振幅类、频率类、时间类及吸收衰减类地震属性数据；
步骤2：通过对步骤1获得的深度域地震属性数据和测井解释的含油性数据粗化至地质模型中，获得纵向采样精度一致的深度域地震属性数据和测井解释的含油性数据，如图1所示；
步骤3：对步骤1获得的各深度域地震属性数据进行标准化处理，获得无量纲地震属性数据，如表1所示：
表1无量纲地震属性数据
rms sweetness amp frequency phase
-0.61 -0.47 0.35 0.03 3.07
0.62 -0.91 2.94 -0.66 -0.20
1.43 -1.37 2.38 0.12 -0.38
-0.61 -0.46 0.29 0.05 1.96
0.81 -0.97 2.99 -0.60 -0.10
2.24 -1.48 3.18 0.10 -0.32
-0.61 -0.50 0.28 0.16 1.03
0.87 -1.07 3.13 -0.58 0.02
2.84 -1.41 3.97 0.07 -0.24
-0.61 -0.53 0.28 0.36 0.31
0.83 -1.20 2.91 -0.56 0.18
2.82 -1.20 3.83 0.03 -0.13
-0.61 -0.54 0.28 0.65 -0.18
0.86 -1.26 3.37 -0.56 0.13
2.74 -1.03 3.47 0.02 0.02
-0.61 -0.56 0.27 0.92 -0.41
0.65 -1.28 3.68 -0.52 0.02
步骤4：以步骤2粗化后的测井解释的含油性数据和步骤3处理后的井点处的无量纲地震属性数据为训练对象，通过随机森林算法形成训练模型；将步骤3处理后的井间的无量纲地震属性数据带入训练模型，推算井间各网格中的含油性分布数据，得到三维储层含油性预测体，如图2和图3所示；
步骤5：通过调整步骤4的随机森林算法中的n_estimators、max_depth、min_samples_leaf等参数，不断优化训练模型，选取出交叉验证得分最高的模型，获得与已知数据吻合，含油性平面分布与纵向展布特征与地质特征、生产动态一致的最佳预测含油性数据体。本发明方法的储层含油性预测效果明显优于原含油性反演方法的预测结果，如图4和5所示。
通过本发明方法进行多地震属性数据的储层含油性预测，较原储层含油性反演预测方法经过对比发现：基于随机森林算法的储层含油性预测方法是数据驱动的机器运算方法，不需要人工反演分析，整体工作效率提高近3倍，将储层含油性预测部分的工作时间由3周缩短至1周；本发明方法将高分辨率的测井解释数据与相对低分辨率的地震信息进行机器学习匹配后进行井间储层含油性预测，比单纯依靠地震数据的人工反演方法具有更高的准确度和分辨率。经过盲井验证，本发明方法的单井吻合度能达到80％，而原储层含油性反演预测方法的单井吻合度仅有65％。
根据上述储层含油性预测结果指导Q油田开发方案部署，取得了良好的效果。
本发明公开和提出的方法，本领域技术人员可通过借鉴本文内容，适当改变条件路线等环节实现，尽管本发明的方法和制备技术已通过较佳实施例子进行了描述，相关技术人员明显能在不脱离本发明内容、精神和范围内对本文所述的方法和技术路线进行改动或重新组合，来实现最终的制备技术。特别需要指出的是，所有相类似的替换和改动对本领域技术人员来说是显而易见的，他们都被视为包括在本发明精神、范围和内容中。

Claims (5)

1.一种基于随机森林算法的储层含油性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对时间域地震属性数据进行时深转换，获得深度域地震属性数据；
步骤2：分别将步骤1获得的各深度域地震属性数据和测井解释的含油性数据粗化至地质模型中，获得纵向精度一致的深度域地震属性数据和测井解释的含油性数据；
步骤3：对步骤1获得的各深度域地震属性数据进行标准化处理，获得无量纲地震属性数据；
步骤4：以步骤2粗化后的测井解释的含油性数据和步骤3处理后的井点处的无量纲地震属性数据为训练对象，通过随机森林算法形成训练模型，将步骤3处理后的井间的无量纲地震属性数据带入训练模型，得到三维储层含油性预测体；
步骤5：优化训练模型，获得最佳储层含油性预测体。
2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的储层含油性预测方法，其特征在于：在步骤1中，以单井时深关系资料(VSP资料)、时间层位解释数据为基础，利用协同克里金算法，建立工区内速度模型；以速度模型为约束，将地震属性数据进行时深转换，获得深度域振幅类、频率类、时间类及吸收衰减类地震属性数据。
3.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的储层含油性预测方法，其特征在于：在步骤4中，以步骤2粗化后的测井解释的含油性数据和步骤3处理后的井点处的地震属性数据为训练对象，通过随机森林算法训练测井解释的含油性数据与井点处的地震属性数据之间的复杂非线性关系，形成训练模型；将步骤3处理后的井间的无量纲地震属性数据带入训练模型，推算井间各网格中的含油性分布数据，得到三维储层含油性预测体。
4.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的储层含油性预测方法，其特征在于：在步骤5中，通过调整步骤4的随机森林算法中的相关参数，不断优化训练模型，选取出交叉验证得分最高的模型，获得与已知数据吻合，含油性平面分布与纵向展布特征与地质特征、生产动态一致的最佳预测含油性数据体。
5.根据权利要求4所述的基于随机森林算法的储层含油性预测方法，其特征在于：所述参数包括n_estimators、max_depth、min_samples_leaf。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113738353A (zh) * 2021-09-28 2021-12-03 中国石油大学(北京) 一种含油页岩可动油量预测方法、系统、设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102707317A (zh) * 2010-10-27 2012-10-03 中国石油化工股份有限公司 一种利用地震波吸收衰减特征进行储层分析的方法
CN107942378A (zh) * 2016-10-12 2018-04-20 中国石油化工股份有限公司 一种河流相低含砂率储层预测方法
CN110824563A (zh) * 2019-10-21 2020-02-21 中国海洋石油集团有限公司 一种基于Xgboost算法的储层岩性预测方法
CN110988996A (zh) * 2019-11-25 2020-04-10 中国海洋石油集团有限公司 一种基于Adaboost回归算法的储层孔隙度预测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102707317A (zh) * 2010-10-27 2012-10-03 中国石油化工股份有限公司 一种利用地震波吸收衰减特征进行储层分析的方法
CN107942378A (zh) * 2016-10-12 2018-04-20 中国石油化工股份有限公司 一种河流相低含砂率储层预测方法
CN110824563A (zh) * 2019-10-21 2020-02-21 中国海洋石油集团有限公司 一种基于Xgboost算法的储层岩性预测方法
CN110988996A (zh) * 2019-11-25 2020-04-10 中国海洋石油集团有限公司 一种基于Adaboost回归算法的储层孔隙度预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高强山: "基于随机回归森林的储层预测方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》, pages 1 - 2 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113738353A (zh) * 2021-09-28 2021-12-03 中国石油大学(北京) 一种含油页岩可动油量预测方法、系统、设备和存储介质

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