CN113255155A - 一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，包括以下步骤：建立多属性数据标准化模型；建立储层不连续界限的属性与多参数属性之间的数据栈，升维提取关联特征，并通过特征映射降维得到特征图库；根据特征矩阵w与属性图进行特征评价，得到评价等级。本发明公开的储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，解决了常规不连续性预测方法地震特征弱差异性等现象导致的储层不连续界限阻渗能力等级认识不清晰的问题，同时减少了人工标注的人为干扰，提高了沉积岩性级别的不连续界限的阻渗能力等级评价的精度。

Description

一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法

技术领域

本发明涉及地质勘探技术领域，具体涉及一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法。

背景技术

储层非均质性研究贯穿了油田的整个勘探开发历程，储层的“不连续界限”是指由于沉积作用、成岩改造及构造运动等因素，在储层中形成的岩性尖灭、砂体叠置、物性变化及小断层等对流体流动产生影响的各类界限。储层不连续界限主要包括构造级别和沉积岩性级别这两大类型。

通过常规的地震属性分析技术可以准确识别构造级别的不连续界限，但对沉积岩性级别的不连续界限检测效果不佳。为了更好的识别沉积岩性级别的不连续界限，近年来借鉴于图像处理领域而来的平面算法能够准确检测到沉积岩性级别的不连续界限。然而，在实际应用中发现，这类算法所拾取的是一个各等级界限的综合，包括了岩性界限、小断层、以及砂体内部的界限，并不能体现出不同等级的界限往往具有不同程度的阻渗能力。总之，由于储层不连续界限阻渗能力等级认识不清，现有技术中缺乏能对储层不连续界限的阻渗能力等级进行有效评价的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，用以解决现有技术中不对储层不连续界限的阻渗能力等级进行有效评价的问题。

本发明提供一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，包括以下步骤：

步骤S1：选取储层不连续界限的属性及基于地震数据提取的阻渗参数，并对所选属性进行值域标准化处理，建立多属性数据标准化模型；

步骤S2：建立储层不连续界限的属性与多参数属性之间的数据栈，升维提取关联特征，并通过特征映射降维得到特征图库；

步骤S3：对得到的离散特征向量集合w'进行线性压缩得到特征矩阵w；采用定位数值编码技术对得到的离散特征向量集合w'进行线性压缩，得到特征矩阵w；根据特征矩阵w与属性图进行特征评价，得到评价等级。

优选地，所述步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：选取不连续界限属性，包括砂体厚度A₁、砂体孔隙度A₂，不连续界限宽度A₃，不连续界限两侧砂体高程A₄以及阻渗参数I_n；

步骤S12：分别对选取的不连续界限属性进行值域标准化处理，建立多属性数据标准化模型：

分别选取储层不连续界限属性砂体厚度A₁、砂体孔隙度A₂，不连续界限宽度A₃，不连续界限两侧砂体高程A₄，阻渗参数I_n进行值域标准化处理，标准化处理公式为：

式中，y_i表示标准化处理后的属性值，x_i表示原始属性值域的某个属性值；n表示原始属性值域的属性值个数；

表示原始属性值域x_i的期望值，

优选地，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：根据储层不连续界限的属性逐点建立多参数属性数据栈，得到储层不连续界限的数据栈；

步骤S22：遍历储层不连续界限数据栈，对数据栈中数据进行升维操作，求取关联特征，按照关联特征计算公式对储层不连续界限的属性的进行特征关联，该关联特征计算公式为：

式中，T(x,y)表示属性x和属性y的关联特征；m表示参数属性个数；k表示储层不连续界限的属性的组合个数，0＜k≤m；

步骤S23：通过特征映射的降维方法求取关联特征，通过关联特征得到特征图库。

优选地，所述步骤S23具体包括以下步骤：

将所求取的关联特征标签映射到第一空白域w₁'，清除原位置中对应内容，根据单变量特征选择来突出弱差异特征，弱差异特征的表达公式为：

式中，X²(x,y)表示属性x和属性y的差异特征；

再次映射到第二空白域w”₁；

重复迭代前操作，直至数据栈中内容全部出栈。

优选地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：采用定位数值编码方法对离散特征向量做线性压缩处理，线性压缩表达式如下：

其中，N表示属性个数；p_x、p_y分别表示空白域中数据坐标；c表示当前坐标点位置的数值；

步骤S32：将属性数据与特征矩阵w进行全局视觉相似计算，特征矩阵w包含关联特征，其计算公式如下：

其中，C为常数；GV(i)表示全局视觉相似度，i表示像素点；

步骤S33：获取评价等级的最终结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明公开了一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，通过研究油气田储层非均质性和精细描述油藏剩余油对对沉积岩性级别的不连续界限进行等级评价，具体表现在：属性图形式特征强化处理后，使得弱差异内容突出，特征更为标准，增大了属性可用率，同时形成一体化地震数据挖掘处理流程，减少了对人工标注的依赖，加工后的特征可用于标签建立，做到特征与模型一对一；采用全局视觉相似计算作为评价等级方法，对每一个特征计算得分，根据等级分值易于判断特征是否适合所用学习方法，使得学习模型更为精准。本发明公开的储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，解决了常规不连续性预测方法地震特征弱差异性等现象导致的储层不连续界限阻渗能力等级认识不清晰的问题，同时减少了人工标注的人为干扰，提高了沉积岩性级别的不连续界限的阻渗能力等级评价的精度。

具体实施方式

以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

实施例1

实施例1提供一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，包括以下步骤：

步骤S1：选取储层不连续界限的属性及基于地震数据提取的阻渗参数，并对所选属性进行值域标准化处理，建立多属性数据标准化模型；具体包括以下步骤：

步骤S11：选取不连续界限属性，包括砂体厚度A₁、砂体孔隙度A₂，不连续界限宽度A₃，不连续界限两侧砂体高程A₄以及阻渗参数I_n；

步骤S12：分别对选取的不连续界限属性进行值域标准化处理，建立多属性数据标准化模型：

分别选取储层不连续界限属性砂体厚度A₁、砂体孔隙度A₂，不连续界限宽度A₃，不连续界限两侧砂体高程A₄，阻渗参数I_n进行值域标准化处理，标准化处理公式为：

式中，y_i表示标准化处理后的属性值，x_i表示原始属性值域的某个属性值；n表示原始属性值域的属性值个数；

表示原始属性值域x_i的期望值，

步骤S2：建立储层不连续界限的属性与多参数属性之间的数据栈，升维提取关联特征，并通过特征映射降维得到特征图库。

其中，“升维提取”指的是将二维的原始数据的维度提升至多维，详细步骤见下述；“特征”指的是能突显阻渗能力；“特征图库”指的是数据格式为图片，将所提取的特征集合即为特征图库。

具体包括以下步骤：

步骤S21：根据储层不连续界限的属性逐点建立多参数属性数据栈，得到储层不连续界限的数据栈；

其中，“逐点建立”指的是初始所选取的属性数据格式为图片即二维数据，图片由像素点构成，逐点建立即扫描每个像素点。

步骤S22：遍历储层不连续界限数据栈，对数据栈中数据进行升维操作，求取关联特征，按照关联特征计算公式对储层不连续界限的属性的进行特征关联，该关联特征计算公式为：

式中，T(x,y)表示属性x和属性y的关联特征；m表示参数属性个数；k表示储层不连续界限的属性的组合个数，0＜k≤m；

这里的“升维操作”指的是对单个属性提取出的特征进行堆叠；

步骤S23：通过特征映射的降维方法求取关联特征，通过关联特征得到特征图库。具体包括以下步骤：

将所求取的关联特征标签映射到第一空白域w₁'，清除原位置中对应内容，根据单变量特征选择来突出弱差异特征，弱差异特征的表达公式为：

式中，X²(x,y)表示属性x和属性y的差异特征；

再次映射到第二空白域w”₁；

重复迭代前操作，直至数据栈中内容全部出栈。

步骤S3：对得到的离散特征向量集合w'进行线性压缩得到特征矩阵w；采用定位数值编码技术对得到的离散特征向量集合w'进行线性压缩，得到特征矩阵w；根据特征矩阵w与属性图进行特征评价，得到评价等级。

具体包括以下步骤：

步骤S31：采用定位数值编码方法对离散特征向量做线性压缩处理，线性压缩表达式如下：

其中，N表示属性个数；p_x、p_y分别表示空白域中数据坐标；c表示当前坐标点位置的数值；

步骤S32：将属性数据与特征矩阵w进行全局视觉相似计算，特征矩阵w包含关联特征，其计算公式如下：

其中，C为常数；GV(i)表示全局视觉相似度，i表示像素点；

步骤S33：获取评价等级的最终结果。

其中，评价等级分为3类：连通、半连通、不连通。同时，还可根据评价等级高低确定是否选用该属性。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (5)

1.一种储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：选取储层不连续界限的属性及基于地震数据提取的阻渗参数，并对所选属性进行值域标准化处理，建立多属性数据标准化模型；

步骤S2：建立储层不连续界限的属性与多参数属性之间的数据栈，升维提取关联特征，并通过特征映射降维得到特征图库；

步骤S3：对得到的离散特征向量集合w'进行线性压缩得到特征矩阵w；采用定位数值编码技术对得到的离散特征向量集合w'进行线性压缩，得到特征矩阵w；根据特征矩阵w与属性图进行特征评价，得到评价等级。

2.如权利要求1所述的储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：选取不连续界限属性，包括砂体厚度A₁、砂体孔隙度A₂，不连续界限宽度A₃，不连续界限两侧砂体高程A₄以及阻渗参数I_n；

步骤S12：分别对选取的不连续界限属性进行值域标准化处理，建立多属性数据标准化模型：

分别选取储层不连续界限属性砂体厚度A₁、砂体孔隙度A₂，不连续界限宽度A₃，不连续界限两侧砂体高程A₄，阻渗参数I_n进行值域标准化处理，标准化处理公式为：

式中，y_i表示标准化处理后的属性值，x_i表示原始属性值域的某个属性值；n表示原始属性值域的属性值个数；

表示原始属性值域x_i的期望值，

3.如权利要求1所述的储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：根据储层不连续界限的属性逐点建立多参数属性数据栈，得到储层不连续界限的数据栈；

步骤S22：遍历储层不连续界限数据栈，对数据栈中数据进行升维操作，求取关联特征，按照关联特征计算公式对储层不连续界限的属性的进行特征关联，该关联特征计算公式为：

式中，T(x,y)表示属性x和属性y的关联特征；m表示参数属性个数；k表示储层不连续界限的属性的组合个数，0＜k≤m；

步骤S23：通过特征映射的降维方法求取关联特征，通过关联特征得到特征图库。

4.如权利要求3所述的储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括以下步骤：

将所求取的关联特征标签映射到第一空白域w′₁，清除原位置中对应内容，根据单变量特征选择来突出弱差异特征，弱差异特征的表达公式为：

式中，X²(x,y)表示属性x和属性y的差异特征；

再次映射到第二空白域w″₁；

重复迭代前操作，直至数据栈中内容全部出栈。

5.如权利要求1所述的储层不连续界限的阻渗能力等级的评价方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：采用定位数值编码方法对离散特征向量做线性压缩处理，线性压缩表达式如下：

其中，N表示属性个数；p_x、p_y分别表示空白域中数据坐标；c表示当前坐标点位置的数值；

步骤S32：将属性数据与特征矩阵w进行全局视觉相似计算，特征矩阵w包含关联特征，其计算公式如下：

其中，C为常数；GV(i)表示全局视觉相似度，i表示像素点；

步骤S33：获取评价等级的最终结果。