CN112131531B - 基于最小二乘法的井温校正方法及装置 - Google Patents

基于最小二乘法的井温校正方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于最小二乘法的井温校正方法及装置，所述方法包括：利用SPSS软件基于最小二乘法构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，利用最佳拟合方程式对井温进行校正；本发明的优点在于：大大减少测井温度校正的工作量，校正结果更为准确。

Description

基于最小二乘法的井温校正方法及装置
技术领域
本发明涉及煤矿地温热害领域，更具体涉及基于最小二乘法的井温校正方法及装置。
背景技术
目前的煤炭地质勘探中，主要依靠地面钻孔进行井温测量获取地温数据，常用方法为钻孔井液系统连续测温，即井温测井。井温测井主要为简易测温和近似稳态测温两种方法，虽然近似稳态测温所得地温数据与孔内岩石实际温度更为接近，但近似稳态测温工序复杂、测试时间长、测试成本高，因此，在实际钻孔测温过程中，简易测温最为常用，但所获数据不能直接使用，需进行钻孔井底温度校正。文献《钟仕兴.关于简易测温曲线校正问题的商榷[J].煤田地质与勘探,1985,13(4):48-51》公开了简易测温的方法，简易测温是一种快速简便的非稳态测温方法，钻孔完井后立即进行一次测温，一般再隔6～8h，其它常规测井参数结束后再进行一次测温，共测二次。近似稳态测温，即完井后静井3-5天内所测得温度数据，是指在简易井温测量结束之后按12、12、24、24h的时间间隔各进行一次测温，直至24h内温度变化不大于0.5℃或总测量时间已达72h为止，以求得岩、煤层近似稳定的原始温度值从而寻找温度恢复的规律，且将最后一次测温近似作为岩煤层的原始温度值，可以直接利用。
目前在煤田勘探中简易井温校正主要采用八十年代初，山东煤炭工业公司所运用的“三点法”，即利用孔底、中性点(段)和恒温带温度三点连成折线，作为近似稳态曲线。某一深度岩层温度的获取则需从校正曲线上读取。其中井底温度按照近似稳态钻孔中热恢复的规律进行校正，应用比较普遍，即：Tj＝Tm(1+ΔT)，ΔT＝(T-Ti)/T，式中，Tm为简易测温中所测井底温度；Tj为按热恢复规律修正后的井底温度；T为近似稳态测温最后一次测得的井底温度；Ti为近似稳态测温中某一次测得的井底温度(一般为第二次)；ΔT为恢复增量百分数。但是“三点法”中几个关键点之间不可能是一条直线，而是有许多小的折线组成的，钻孔中某一层位和某一深度的地温获取则需要从近似稳态曲线上一一读取，工作繁琐复杂，而且这种校正方法对地温测试非常重要的影响因素—井液停止循环时间(TSC)和井深—的体现不够明确。由于不同区域深度不同，构造、岩性、水文地质条件等也不同，则热恢复规律不尽相同，特别是随开采水平的增加，地温异常和煤层热害越来越严重，深度对地温的影响可能越来越大，不考虑井深等因素将导致结果不够准确。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于现有技术井温校正方法存在工作繁琐复杂以及校正结果不够准确的问题。
本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：基于最小二乘法的井温校正方法，所述方法包括：
步骤A：利用SPSS软件基于最小二乘法构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；
步骤B：根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从若干个方程式中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，
f＝0.747+0.432ln(TSC)-3.05×10-5TSC3+0.003TSC2-0.092TSC
Tc＝Ts+f(Tm-Ts)-2.613×10-6×Z
其中，f为校正系数，Tc表示修正温度；Ts为地表温度；Tm是测井温度，TSC是井液停止循环时间；Z表示井深；若干个方程式中决定系数R2最接近于1的拟合效果最佳，对应的方程式为最佳拟合方程式；
步骤C：利用最佳拟合方程式对井温进行校正。
本发明分别将简易测温孔的井液停止循环后的时间与井深代入校正系数与井深的最佳拟合方程式，即可获得该深度处地温，避免了从“三点”校正曲线上一一读取不同深度温度的工作，大大减少了测井温度校正的工作量，同时，方程式考虑了对地温有影响的井深以及井液停止循环时间，校正结果相比现有技术更为准确。
进一步地，所述校正系数与井液停止循环时间呈对数相关且与井深不相关，修正温度与井深呈线性相关。
进一步地，所述决定系数R2＝1-(残差平方和)/(校正平方和)。
进一步地，所述若干个方程式包括100个方程式，其中，关于校正系数的5种方程式为f＝a+bln TSC+c1TSC3+c2TSC2+c3TSC，拟合后a＝0.747，b＝0.432，c1＝-3.05×10-5，c2＝0.003，c3＝-0.092，R2＝0.334；
f＝a+bln TSC+c1(TSC-c2)3，拟合后a＝1.21，b＝-0.061，c1＝2.844×10-5，c2＝16.859，R2＝0.313；
f＝a+bln TSC+c1TSC2+c2TSC+c3/Z，拟合后a＝0.887，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝3.876，R2＝0.329；
拟合后a＝0.889，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝-0.151，c4＝504.291，R2＝0.329；
f＝a+bln TSC+|c1|TSC+c2 Z，拟合后a＝-0.148，b＝0.315，c1＝0.93，c2＝0.1，R2＝0.329。
本发明还提供基于最小二乘法的井温校正装置，所述装置包括：
关系构建模块，用于利用SPSS软件基于最小二乘法构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；
最佳拟合方程式获取模块，用于根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从若干个方程式中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，
f＝0.747+0.432ln(TSC)-3.05×10-5TSC3+0.003TSC2-0.092TSC
Tc＝Ts+f(Tm-Ts)-2.613×10-6×Z
其中，f为校正系数，Tc表示修正温度；Ts为地表温度；Tm是测井温度，TSC是井液停止循环时间；Z表示井深；若干个方程式中决定系数R2最接近于1的拟合效果最佳，对应的方程式为最佳拟合方程式；
井温校正模块，用于利用最佳拟合方程式对井温进行校正。
进一步地，所述校正系数与井液停止循环时间呈对数相关且与井深不相关，修正温度与井深呈线性相关。
进一步地，所述决定系数R2＝1-(残差平方和)/(校正平方和)。
进一步地，所述若干个方程式包括100个方程式，其中，关于校正系数的5种方程式为f＝a+bln TSC+c1TSC3+c2TSC2+c3TSC，拟合后a＝0.747，b＝0.432，c1＝-3.05×10-5，c2＝0.003，c3＝-0.092，R2＝0.334；
f＝a+bln TSC+c1(TSC-c2)3，拟合后a＝1.21，b＝-0.061，c1＝2.844×10-5，c2＝16.859，R2＝0.313；
f＝a+bln TSC+c1TSC2+c2TSC+c3/Z，拟合后a＝0.887，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝3.876，R2＝0.329；
f＝a+bln TSC+c1TSC2+c2TSC+Zc3/c4，拟合后a＝0.889，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝-0.151，c4＝504.291，R2＝0.329；
f＝a+bln TSC+|c1|TSC+c2 Z，拟合后a＝-0.148，b＝0.315，c1＝0.93，c2＝0.1，R2＝0.329。
本发明的优点在于：本发明分别将简易测温孔的井液停止循环后的时间与井深代入校正系数与井深的最佳拟合方程式，即可获得该深度处地温，避免了从“三点”校正曲线上一一读取不同深度温度的工作，大大减少了测井温度校正的工作量，同时，方程式考虑了对地温有影响的井深以及井液停止循环时间，校正结果相比现有技术更为准确。
附图说明
图1为本发明实施例所提供的基于最小二乘法的井温校正方法中井底温度的真实值与预测值的双轴散点图；
图2为本发明实施例所提供的基于最小二乘法的井温校正方法中地温梯度的真实值与预测值的双轴散点图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，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作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。
实施例1
本发明实施例根据淮南各矿井的最终报告及测温资料，最终提取了包括32个近似稳态测温孔中井液停止循环时间小于20h的50个测温数据，包括所有第二次及部分第三次(TSC＜20h)测试井底温度、井深Z、地温梯度以及井液停止循环时间TSC，井深跨度为870～1400m，原始温度介于40～58.9℃。主要借助IBM spss statistics 22软件分析数据，基于origin9软件作图分析。
首先将上述近似稳态基础数据导入IBM spss statistics 22软件(以下简称SPSS软件)，在SPSS软件“图形”下拉菜单中，选择“图表构建器”，分别构建校正系数f与井液停止循环时间TSC和井深的相关关系，比如本次模拟中校正系数f与井液停止循环时间呈对数相关，而与井深相关不大，修正温度Tc与井深呈线性相关。在此基础上，基于SPSS非线性回归最小二乘法(SPSS“分析”下拉菜单中，选择“回归”-“非线性”)，尝试多种方程式，寻求校正系数f与井液停止循环时间TSC和井深的最佳拟合方程式，拟合效果主要看决定系数R2(R2＝1-(残差平方和)/(校正平方和)也即R2越接近于1，拟合的效果越好。本次建模过程中，校正系数与井液停止循环时间呈对数相关且与井深不相关，修正温度与井深呈线性相关，所尝试的方程式多达100种，挑出其中5个典型方程式形式进行举例说明。以下将基于最小二乘法的井温校正方法概括为：
步骤A：利用SPSS软件基于最小二乘法构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；
步骤B：根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从若干个方程式中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，
f＝0.747+0.432ln(TSC)-3.05×10-5TSC3+O.003TSC2-0.092TSC
Tc＝Ts+f(Tm-Ts)-2.613×10-6×Z
其中，f为校正系数，Tc表示修正温度；Ts为地表温度；Tm是测井温度，TSC是井液停止循环时间也即井液停止循环至测温的时间段；Z表示井深；若干个方程式中决定系数R2最接近于1的拟合效果最佳，对应的方程式为最佳拟合方程式；
步骤C：利用最佳拟合方程式对井温进行校正。
所述若干个方程式包括100个方程式，其中，关于校正系数的5种方程式为f＝a+bln TSC+c1TSC3+c2TSC2+c3TSC，拟合后a＝0.747，b＝0.432，c1＝-3.05×10-5，c2＝0.003，c3＝-0.092，R2＝0.334；
f＝a+bln TSC+c1(TSC-c2)3，拟合后a＝1.21，b＝-0.061，c1＝2.844×10-5，c2＝16.859，R2＝0.313；
f＝a+bln TSC+c1TSC2+c2TSC+c3/Z，拟合后a＝0.887，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝3.876，R2＝0.329；
拟合后a＝0.889，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝-0.151，c4＝504.291，R2＝0.329；
f＝a+bln TSC+|c1|TSC+c2 Z，拟合后a＝-0.148，b＝0.315，c1＝0.93，c2＝0.1，R2＝0.329。用上述同样的方法获取修正温度的关系式，在此不再举例说明。
如图1所示和图2所示，本发明作出了井底温度及地温梯度的真实值与预测值的双轴散点图，从中大致看出井底地温预测值多与真值重合或在其附近(图1)，结合该图对应的Excel具体数据，可以得出95％的修正误差为0.37-0.61℃，平均为0.49℃；百分误差均小于5％，平均为1.06％，95％的百分误差处于0.82％～1.31％之间。相对来讲误差较大的点位于矿区北部地温较高处；地温梯度预测值与真值误差稍大(图2)，95％的修正误差为0.03-0.05℃/hm，平均为0.04℃/hm，百分误差均小于5％，平均为1.68％，95％的百分误差处于1.28％～2.07％之间。相对来讲误差较大的点分布在矿区中地温较高的地方。
通过以上技术方案，本发明提供的基于最小二乘法的井温校正方法，分别将简易测温孔的井液停止循环后的时间与井深代入校正系数与井深的最佳拟合方程式，即可获得该深度处地温，避免了从“三点”校正曲线上一一读取不同深度温度的工作，大大减少了测井温度校正的工作量，同时，方程式考虑了对地温有影响的井深以及井液停止循环时间，校正结果相比现有技术更为准确。
实施例2
与本发明实施例1相对应的，本发明实施例2还提供基于最小二乘法的井温校正装置，所述装置包括：
关系构建模块，用于利用SPSS软件构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；
最佳拟合方程式获取模块，用于根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从若干个方程式中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，
f＝0.747+0.432ln(TSC)-3.05×10-5TSC3+0.003TSC2-0.092TSC
Tc＝Ts+f(Tm-Ts)-2.613×10-6×Z
其中，f为校正系数，Tc表示修正温度；Ts为地表温度；Tm是测井温度，TSC是井液停止循环时间；Z表示井深；若干个方程式中决定系数R2最接近于1的拟合效果最佳，对应的方程式为最佳拟合方程式；
井温校正模块，用于利用最佳拟合方程式对井温进行校正。
具体的，所述校正系数与井液停止循环时间呈对数相关且与井深不相关，修正温度与井深呈线性相关。
具体的，所述决定系数R2＝1-(残差平方和)/(校正平方和)。
具体的，所述若干个方程式包括100个方程式，其中，关于校正系数的5种方程式为f＝a+bln TSC+c1TSC3+c2TSC2+c3TSC，拟合后a＝0.747，b＝0.432，c1＝-3.05×10-5，c2＝0.003，c3＝-0.092，R2＝0.334；
f＝a+bln TSC+c1(TSC-c2)3，拟合后a＝1.21，b＝-0.061，c1＝2.844×10-5，c2＝16.859，R2＝0.313；
f＝a+bln TSC+c1TSC2+c2TSC+c3/Z，拟合后a＝0.887，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝3.876，R2＝0.329；
拟合后a＝0.889，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝-0.151，c4＝504.291，R2＝0.329；
f＝a+bln TSC+|c1|TSC+c2 Z，拟合后a＝-0.148，b＝0.315，c1＝0.93，c2＝0.1，R2＝0.329。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (2)

1.基于最小二乘法的井温校正方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤A：利用SPSS软件基于最小二乘法构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；
步骤B：根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从若干个方程式中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，
f＝0.747+0.432ln(TSC)-3.05×10-5TSC3+0.003TSC2-0.092TSC
Tc＝Ts+f(Tm-Ts)-2.613×10-6×Z
其中，f为校正系数，Tc表示修正温度；Ts为地表温度；Tm是测井温度，TSC是井液停止循环时间；Z表示井深；若干个方程式中决定系数R2最接近于1的拟合效果最佳，对应的方程式为最佳拟合方程式；
步骤C：利用最佳拟合方程式对井温进行校正；
所述校正系数与井液停止循环时间呈对数相关且与井深不相关，修正温度与井深呈线性相关；所述决定系数R2＝1-(残差平方和)/(校正平方和)；所述若干个方程式包括100个方程式，其中，关于校正系数的5种方程式为f＝a+b lnTSC+c1TSC3+c2TSC2+c3TSC，拟合后a＝0.747，b＝0.432，c1＝-3.05×10-5，c2＝0.003，c3＝-0.092，R2＝0.334；
f＝a+b lnTSC+c1(TSC-c2)3，拟合后a＝1.21，b＝-0.061，c1＝2.844×10-5，c2＝16.859，R2＝0.313；
f＝a+b lnTSC+c1TSC2+c2TSC+c3/Z，拟合后a＝0.887，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝3.876，R2＝0.329；
拟合后a＝0.889，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝-0.151，c4＝504.291，R2＝0.329；
f＝a+blnTSC+|c1|TSC+c2 Z，拟合后a＝-0.148，b＝0.315，c1＝0.93，c2＝0.1，R2＝0.329。
2.基于最小二乘法的井温校正装置，其特征在于，所述装置包括：
关系构建模块，用于利用SPSS软件基于最小二乘法构建校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系；
最佳拟合方程式获取模块，用于根据校正系数与井液停止循环时间以及井深之间的关系，基于SPSS软件非线性回归最小二乘法得出若干个方程式，从若干个方程式中选择校正系数与井深的最佳拟合方程式，
f＝0.747+0.432ln(TSC)-3.05×10-5TSC3+0.003TSC2-0.092TSC
Tc＝Ts+f(Tm-Ts)-2.613×10-6×Z
其中，f为校正系数，Tc表示修正温度；Ts为地表温度；Tm是测井温度，TSC是井液停止循环时间；Z表示井深；若干个方程式中决定系数R2最接近于1的拟合效果最佳，对应的方程式为最佳拟合方程式；
井温校正模块，用于利用最佳拟合方程式对井温进行校正；
所述校正系数与井液停止循环时间呈对数相关且与井深不相关，修正温度与井深呈线性相关；所述决定系数R2＝1-(残差平方和)/(校正平方和)；所述若干个方程式包括100个方程式，其中，关于校正系数的5种方程式为f＝a+blnTSC+c1TSC3+c2TSC2+c3TSC，拟合后a＝0.747，b＝0.432，c1＝-3.05×10-5，c2＝0.003，c3＝-0.092，R2＝0.334；
f＝a+blnTSC+c1(TSC-c2)3，拟合后a＝1.21，b＝-0.061，c1＝2.844×10-5，c2＝16.859，R2＝0.313；
f＝a+blnTSC+c1TSC2+c2TSC+c3/Z，拟合后a＝0.887，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝3.876，R2＝0.329；
拟合后a＝0.889，b＝0.203，c1＝0.001，c2＝-0.036，c3＝-0.151，c4＝504.291，R2＝0.329；
f＝a+b lnTSC+|c1|TSC+c2 Z，拟合后a＝-0.148，b＝0.315，c1＝0.93，c2＝0.1，R2＝0.329。
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CN109710887A (zh) * 2018-11-07 2019-05-03 中国海洋石油集团有限公司 一种基于回归分析的地化录井烃类损失校正方法

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