CN114109352B - 一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其包括以下步骤，S1：对邻井的测井数据和开发井的测井数据标准化；S2：将测井数据作为样本数据P，开发井的测井数据作为预测数据；S3：将样本数据P通过十折交叉验证，当测井数据权重w和相似点个数k值使得验证数据预测的孔隙度的平均绝对误差最小时，得到最优的测井数据权重w和相似点个数k值；S4：基于测井数据权重w，计算预测数据中某一深度点与样本数据P之间的欧式距离，根据欧式距离计算该深度点与样本数据P之间的相似度，并将相似度进行排序；S5：选取相似度最大的k个点，k个点所对应孔隙度的平均值为步骤S4中该深度点的孔隙度。该方法基于邻井对比，提高了测井孔隙度的预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理测井技术领域，更具体地，涉及一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法。
背景技术
海上高温高压气田开发井受测井作业难度大和环境评估要求高的限制，测井项目通常只有自然伽马和电阻率曲线，储层定量评价中以孔隙度为核心的相关参数难以获取，严重制约了开发井配产及后期储量复核算等工作。
由于缺少物性资料，很难直接用测井信息通过岩石物理体积模型来反演得到储层的孔隙度，所以目前对无物性资料下预测孔隙度的方法主要是用与孔隙度相关性较好的电阻率来拟合得到，虽然电阻率与孔隙度之间存在一定关系，但并非一一对应，所以此类方法一般计算误差较大。比如中国专利申请，公开号为：CN106772674A公开了一种裂缝性砂岩储层含油饱和度的计算方法，其包括：(1)测定砂岩的弹性模量、泊松比、裂缝法向刚度、裂缝间距以及储层初始有效孔隙度；(2)确定储层主地应力方向，确定裂缝倾向与最大主地应力方向夹角与裂缝面倾角，计算储层垂向应力、最大水平主地应力与最小水平主地应力；(3)测定储层孔隙压力；(4)计算储层三个主地应力方向上的有效孔隙；(5)测定地层水的电阻率，储层在三个主地应力方向上的电阻率，计算含100％水时储层的电阻率：(6)计算储层的含油饱和度，测定不同含水饱和度的砂岩样品的电阻率，使用最小二乘法原理拟合出曲线，求解不同有效孔隙度砂岩的含油饱和度。该公开的方法同样是利用与孔隙度相关性较好的电阻率来拟合得到孔隙度，但是由于电阻率与孔隙度之间的关系并非一一对应，所以此类方法也存在着计算误差较大的问题。
发明内容
本发明为克服上述现有技术中，利用与孔隙度相关性较好的电阻率来拟合得到孔隙度的方法，存在着计算误差较大的问题，提供一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法，包括以下步骤：
S1：对邻井的测井数据和开发井的测井数据进行标准化；
S2：将己标准化且测有物性资料(孔隙度)的邻井的测井数据作为样本数据P，将己标准化且没有测物性资料的开发井的测井数据作为预测数据；
S3：将样本数据P通过十折交叉验证，样本数据P分为训练数据和验证数据，当测井数据权重w和相似点个数k值使得验证数据预测的孔隙度的平均绝对误差最小时，得到最优的测井数据权重w和相似点个数k值；
S4：基于测井数据权重w，计算预测数据中某一深度点与样本数据P之间的欧式距离，然后根据欧式距离计算该深度点与样本数据P之间的相似度，并将相似度从大到小或从小到大进行排序；
S5：选取相似度最大的k个点，所述k个点所对应孔隙度的平均值为步骤S4中预测数据中该深度点的孔隙度。
在本技术方案中，将待求的开发井目的层的测井数据与邻井相同层位的测井数据进行对比，计算两者之间的曲线相似度，通过曲线相似度大小排序，选取邻井相似度最大的k个测井数据对应的孔隙度取平均作为待求目的层的孔隙度。该方法基于邻井对比，提高了高温高压储层测井解释孔隙度的预测精度，避免了利用电阻率来拟合得到孔隙度的方法所存在的计算误差较大的问题。
优选地，在所述步骤S1中，对邻井的测井数据进行标准化，计算公式如下：
其中，x表示邻井的测井数据中的某个测井特征，xmin表示该测井特征的最小值，xmax表示该测井特征的最大值；
对开发井的测井数据进行标准化，计算公式如下：
其中，z表示开发井的测井数据中的某个测井特征，zmin表示该测井特征的最小值，xmax表示该测井特征的最大值。
优选地，在所述步骤S2中，将测有物性资料(孔隙度)的邻井的测井数据作为样本数据P，且P＝{X1，X2，…Xi，…，Xm}，其中Xi表示样本数据中第i个样本，m表示邻井一共有m个样本数据，Xi＝(ΔGRxi，ΔRTxi)，与样本数据P对应的是孔隙度数据Y，且Y＝{φ1，φ2，…φi，…，φm}；其中，ΔGRxi表示样本Xi对应的自然伽马曲线标准化后的值，为无量纲；ΔRTxi表示样本Xi对应的电阻率曲线标准化后的值，无量纲；φi表示样本Xi对应的孔隙度，单位为％。
优选地，在所述步骤S2中，将没有测物性资料(孔隙度)的开发井的测井数据作为预测数据Q，且Q＝{Z1，Z2，…Zi，…，Zm}，其中Zi表示预测数据中第i个样本，Zi＝(ΔGRzi，ΔRTzi)，ΔGRzi表示样本Zi对应的自然伽马曲线标准化后的值，为无量纲；ΔRTzi表示样本Zi对应的电阻率曲线标准化后的值，无量纲。
优选地，在所述步骤S3中，预测的孔隙度的平均绝对误差的计算公式如下：
其中，v为验证数据的样本数。
优选地，在所述步骤S4中，基于测井数据权重w，计算预测数据中深度点Zi与样本数据P之间欧式距离D，D＝{d1，d2，…di，…，dm}，其中，di表示样本Xi与深度点Zi之间基于测井数据加权的欧式距离，然后根据欧式距离D，计算深度点Zi与样本数据P之间的相似度S，并将相似度S从大到小进行排序，则S＝{s1，s2，…si，…，sm}，其中1≥s1≥s2≥…≥sm≥0。
优选地，欧式距离的计算公式如下：
优选地，相似度的计算公式如下：
其中，dmax为距离D中的最大值，dmin为距离D中的最小值。
优选地，在步骤S5中，选取测井数据相似度最大的k个点，预测数据中深度点Zi的孔隙度为这k个点对应孔隙度的平均值φ。
优选地，所述步骤还包括步骤S6，重复步骤S4、步骤S5，得到预测数据中每个深度点对应的孔隙度数值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：海上高温高压气田开发井受测井作业难度大和环境评估要求高的限制，测井项目通常只有自然伽马和电阻率曲线，在预测孔隙度的过程中引入曲线相似度进行建模，并考虑了自然伽马和电阻率曲线的权重对孔隙度的影响，提高了孔隙度的预测精确度。不同于普通的孔隙度拟合方法，本发明使用了欧式距离来计算曲线相似度，同时考虑了自然伽马和电阻率曲线的权重对计算孔隙度的影响，从而减小了孔隙度的平均绝对误差，利用该方法可以显著提高高温高压气层在无物性资料下孔隙度的计算精度，提高了高温高压气田开发经济效益。
附图说明
图1是本发明基于曲线相似度预测孔隙度的方法的流程图；
图2是本发明基于曲线相似度预测孔隙度的方法中十折交叉验证法的示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”“长”“短”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体描述：
实施例1
如图1、图2所示，一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法，包括以下步骤：
S1：对邻井的测井数据和开发井的测井数据进行标准化；
S2：将己标准化且测有物性资料的邻井的测井数据作为样本数据P，将己标准化且没有测物性资料的开发井的测井数据作为预测数据；
S3：将样本数据P通过十折交叉验证，样本数据P分为训练数据和验证数据，当测井数据权重w和相似点个数k值使得验证数据预测的孔隙度的平均绝对误差最小时，得到最优的测井数据权重w和相似点个数k值；
S4：基于测井数据权重w，计算预测数据中某一深度点与样本数据P之间的欧式距离，然后根据欧式距离计算该深度点与样本数据P之间的相似度，并将相似度从大到小或从小到大进行排序；
S5：选取相似度最大的k个点，k个点所对应孔隙度的平均值为步骤S4中预测数据中该深度点的孔隙度。
在本实施例中，将待求的开发井目的层的测井数据与邻井相同层位的测井数据进行对比，计算两者之间的曲线相似度，通过曲线相似度大小排序，选取邻井相似度最大的k个测井数据对应的孔隙度取平均作为待求目的层的孔隙度。该方法基于邻井对比，提高了高温高压储层测井解释孔隙度的预测精度，避免了利用电阻率来拟合得到孔隙度的方法所存在的计算误差较大的问题。
在其中一个实施例中，在步骤S1中，对邻井的测井数据进行标准化，计算公式如下：
其中，x表示邻井的测井数据中的某个测井特征，xmin表示该测井特征的最小值，xmax表示该测井特征的最大值；
对开发井的测井数据进行标准化，计算公式如下：
其中，z表示开发井的测井数据中的某个测井特征，zmin表示该测井特征的最小值，zmax表示该测井特征的最大值。
在其中一个实施例中，在步骤S2中，将测有物性资料(孔隙度)的邻井的测井数据作为样本数据P，且P＝{X1，X2，…Xi，…，Xm}，其中Xi表示样本数据中第i个样本，m表示邻井一共有m个样本数据，Xi＝(ΔGRxi，ΔRTxi)，与样本数据P对应的是孔隙度数据Y，且Y＝{φ1，φ2，…φi，…，φm}；其中，ΔGRxi表示样本Xi对应的自然伽马曲线标准化后的值，为无量纲；ΔRTxi表示样本Xi对应的电阻率曲线标准化后的值，无量纲；φi表示样本Xi对应的孔隙度，单位为％。
在其中一个实施例中，在步骤S2中，将没有测中子密度的开发井的测井数据作为预测数据Q，且Q＝{Z1，Z2，…Zi，…，Zm}，其中Zi表示预测数据中第i个样本，Zi＝(ΔGRzi，ΔRTzi)，ΔGRzi表示样本Zi对应的自然伽马曲线标准化后的值，为无量纲；ΔRTzi表示样本Zi对应的电阻率曲线标准化后的值，无量纲。
在其中一个实施例中，在步骤S3中，预测的孔隙度的平均绝对误差的计算公式如下：
其中，v为验证数据的样本数。
在其中一个实施例中，在步骤S4中，基于测井数据权重w，计算预测数据中深度点Zi与样本数据P之间欧式距离D，D＝{d1，d2，…di，…，dm}，其中，di表示样本Xi与深度点Zi之间基于测井数据加权的欧式距离，然后根据欧式距离D，计算深度点Zi与样本数据P之间的相似度S，并将相似度S从大到小进行排序，则S＝{s1，s2，…si，…，sm}，其中1≥s1≥s2≥…≥sm≥0。
在其中一个实施例中，欧式距离的计算公式如下：
在其中一个实施例中，相似度的计算公式如下：
其中，dmax为距离D中的最大值，dmin为距离D中的最小值。
在其中一个实施例中，在步骤S5中，选取测井数据相似度最大的k个点，预测数据中深度点Zi的孔隙度为这k个点对应孔隙度的平均值φ。
在其中一个实施例中，步骤还包括步骤S6，重复步骤S4、步骤S5，得到预测数据中每个深度点对应的孔隙度数值。在该实施例中，通过重复步骤S4、S5可以得到预测数据中每个深度点对应的孔隙度数值。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对邻井的测井数据和开发井的测井数据进行标准化；
S2：将已标准化且测有物性资料的邻井的测井数据作为样本数据P，将已标准化且没有测物性资料的开发井的测井数据作为预测数据；
S3：将样本数据P通过十折交叉验证，样本数据P分为训练数据和验证数据，当测井数据权重w和相似点个数k值使得验证数据预测的孔隙度的平均绝对误差最小时，得到最优的测井数据权重w和相似点个数k值；
S4：基于测井数据权重w，计算预测数据中某一深度点与样本数据P之间的欧式距离，然后根据欧式距离计算该深度点与样本数据P之间的相似度，并将相似度从大到小或从小到大进行排序；
S5：选取相似度最大的k个点，所述k个点所对应孔隙度的平均值为步骤S4中预测数据中该深度点的孔隙度；
在所述步骤S2中，将测有物性资料的邻井的测井数据作为样本数据P，且P＝{X1,X2,…Xi,…,Xm}，其中Xi表示样本数据中第i个样本，m表示邻井一共有m个样本数据，Xi＝(ΔGRxi,ΔRTxi)，与样本数据P对应的是孔隙度数据Y，且Y＝{φ1,φ2,…φi,…,φm}；其中，ΔGRxi表示样本Xi对应的自然伽马曲线标准化后的值，为无量纲；ΔRTxi表示样本Xi对应的电阻率曲线标准化后的值，无量纲；φi表示样本Xi对应的孔隙度，单位为％；
在所述步骤S2中，将没有测物性资料的开发井的测井数据作为预测数据Q，且Q＝{Z1,Z2,…Zi,…,Zm}，其中Zi表示预测数据中第i个样本，Zi＝(ΔGRzi,ΔRTzi)，ΔGRzi表示样本Zi对应的自然伽马曲线标准化后的值，为无量纲；ΔRTzi表示样本Zi对应的电阻率曲线标准化后的值，无量纲；
在所述步骤S4中，基于测井数据权重w，计算预测数据中深度点Zi与样本数据P之间欧式距离D，D＝{d1,d2,…di,…,dm}，其中，di表示样本Xi与深度点Zi之间基于测井数据加权的欧式距离，然后根据欧式距离D，计算深度点Zi与样本数据P之间的相似度S，并将相似度S从大到小进行排序，则S＝{s1,s2,…si,…,sm}，其中1≥s1≥s2≥…≥sm≥0；
欧式距离的计算公式如下：
2.根据权利要求1所述的基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其特征在于，在所述步骤S1中，对邻井的测井数据进行标准化，计算公式如下：
其中，x表示邻井的测井数据中的某个测井特征，xmin表示该测井特征的最小值，xmax表示该测井特征的最大值；
对开发井的测井数据进行标准化，计算公式如下：
其中，z表示开发井的测井数据中的某个测井特征，zmin表示该测井特征的最小值，zmax表示该测井特征的最大值。
3.根据权利要求2所述的基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，预测的孔隙度的平均绝对误差的计算公式如下：
其中，v为验证数据的样本数。
4.根据权利要求1所述的基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其特征在于，相似度的计算公式如下：
其中，dmax为距离D中的最大值，dmin为距离D中的最小值。
5.根据权利要求1所述的基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其特征在于，在步骤S5中，选取测井数据相似度最大的k个点，预测数据中深度点Zi的孔隙度为这k个点对应孔隙度的平均值φ。
6.根据权利要求1至5任一项所述的基于曲线相似度预测孔隙度的方法，其特征在于，所述步骤还包括步骤S6，重复步骤S4、步骤S5，得到预测数据中每个深度点对应的孔隙度数值。
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| GR01 | Patent grant | ||
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