CN115586569B - 基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法 - Google Patents

基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，包括：制备岩样并进行预处理；分析各测井特征参数与岩石力学参数相关性；建立弹性模量、泊松比、抗张强度最优基模型，基于Stacking集成模型思想构建岩石力学参数的融合预测模型；基于水力压裂资料反演构造应变系数；在实际工程多源信息约束下，基于弹簧组合模型提出利用自适应迭代算法获取适应地层的构造应变系数的方法，形成理论模型和数据协同驱动的地层水平地应力计算方法，进而利用测井资料计算地层最小水平主应力大小、最大水平主应力大小。该方法能够适用于砾岩、缝洞碳酸盐岩、页岩油气等复杂地层，解决了此类地层地应力预测精度较低的问题，具有广泛的适用性。

Description

基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法
技术领域
本发明涉及基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，属于岩石物理技术领域。
背景技术
地应力指的是存在与地壳岩体中的力，其在石油工程、岩土工程等领域有着重要的研究意义与应用价值，受到了研究人员的广泛关注。地应力大小是研究井壁稳定性、井眼轨迹优化、水力压裂设计等油气建产举措的重要基础参数。地应力获取方法可分为三类，分别是矿场获取、室内实验获取及测井资料分析。然而，矿场及室内只能获取单点地应力大小，不能研究连续深度段地应力变化情况。由于测井资料获取成本相对较低且具有连续性，在计算地应力大小方面具有独特的优势。Matthews&Kelly(1967)最开始提出利用地层孔隙压力及垂向应力对水平地应力计算方法，后人对地应力物理计算模型不断改进。提出了多个常用的理论模型，其中斯伦贝谢组合弹簧模型(1988)是目前最为常用的水平地应力计算模型，该模型考虑垂向应力、地层孔隙压力及构造应力作为水平主应力的影响因素，涉及到岩石力学参数弹性模量及泊松比的确定。随着能源需求增大，非常规油气资源的勘探开发力度逐渐加大，复杂地质情况带来的地质工程问题逐渐突出，地层岩性往往变化频繁，薄夹层特点突出，因此对地应力大小的精确评价有着更高的要求，使用常规地应力测井评价方法往往达不到一个较好的预测效果。这影响着地应力评价准确性、压裂效果好坏，直接关乎油气产量、经济效益。
发明内容
为了克服现有技术中的问题，本发明提供基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法。
本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，包括以下步骤：
S1、收集研究区地质资料、测井资料、取心相关资料；
S2、采集研究区井下岩样，制备若干个标准的岩样；
S3、对岩样进行预处理，并获取基本的岩石物理参数，所述岩石物理参数包括密度、纵波时差、横波时差；
S4、对岩样进行力学试验，得到研究区的岩石力学参数，所述岩石力学参数包括弹性模量、泊松比、抗张强度；
S5、对岩样进行岩心归位，建立室内声波、密度与测井声波、密度转换关系式，并提取岩心对应深度测井曲线；
S6、统计分析各测井特征参数与岩石力学参数之间的相关关系，选择相关性较好的侧井特征参数作为建立岩石力学参数模型的输入特征；
S7、对实验训练数据进行预处理；
S8、以步骤S6中选出的测井特征参数和步骤S3中获取的岩石物理参数作为输入，步骤S4获得的岩石力学参数值作为输出，训练基模型，并调节模型参数得到最优的基模型；
S9、基于Pearson相关系数构建弹性模量、泊松比、抗张强度的组合预测模型，再基于测井资料，计算得到岩石力学参数剖面；
S10、结合实际地层孔隙压力测试资料，获取研究区的地层孔隙压力剖面；
S11、结合实际水力压裂资料，反演构造应变系数；
S12、基于理论模型约束、井眼坍塌，结合岩石力学参数剖面、地层孔隙压力剖面调节得到地应力测井剖面；
具体是：在实际工程多源信息约束下，基于弹簧组合模型提出利用自适应迭代算法获取适应地层的构造应变系数的方法，形成理论模型和数据驱动的地层水平地应力计算方法，进而利用测井资料计算地层最小水平主应力大小、最大水平主应力大小。
进一步的技术方案是，所述步骤S1中地质资料包括录井岩性剖面、地层划分等资料，用以模型构建；测井资料包括自然伽马、补偿声波、补偿密度、中子常规测井资料，用于岩心归位和模型构建。
进一步的技术方案是，所述步骤S3的具体过程为：在60℃温度下对岩样进行烘干处理12小时，排除水分对岩样性质影响；测量岩样的几何尺寸及重量，计算得到岩样的密度；使用超声波时差测量仪获取每一个岩样的纵波时差、横波时差。
进一步的技术方案是，所述步骤S4的具体过程为：对岩样分别进行单轴压缩试验、抗张强度试验，对实验原始数据进行处理，分别得到弹性模量、泊松比及抗张强度。
进一步的技术方案是，所述步骤S5中室内声波、密度与测井声波、密度转换关系式如下：
Δtc＝1.5002DT-27.685
ρb＝1.1772DEN-0.4822
式中：Δtc为声波时差；DT为测井声波时差曲线；ρb为密度；DEN为测井密度曲线。
进一步的技术方案是，所述步骤S7中对纵波时差、横波时差、密度及岩石力学参数值按下式进行归一化处理，对岩性处理方式为创建一个二进制的属性：若样本为砂岩时，对应的砂岩列为1，其余岩性列为0；
式中：yi为归一化后的值；xi为实验测试值；n为归一化总个数。
进一步的技术方案是，所述步骤S9中弹性模量、泊松比、抗张强度的融合预测模型中基模型包括支持向量机模型、最近邻模型和随机森林模型等，每个最优基模型对训练集数据进行预测，组合每个基模型预测器结果作为新的样本特征，将新样本作为输入训练新模型，新模型输出即为岩石力学参数预测结果。
进一步的技术方案是，所述步骤S10中地层孔隙压力计算模型如下：
Pp＝σV-(0.0174depth-0.0114GR-0.0291AC+0.8570)
式中：GR为自然伽马，API；AC为声波时差，μs/m；σv为垂向地应力，MPa。
进一步的技术方案是，所述步骤S11的具体过程为：根据压裂施工压力曲线，读取压裂层段的水力压裂缝在水平最小主应力作用下的闭合压力，闭合压力反映了某深度点水平最小主应力的大小；另外可根据压裂资料读取的破裂压力进一步利用下式分析得到某深度点水平最大主应力的大小；再利用地应力计算模型反演得到最大、最小构造应变系数；
Pf＝3σH2-σH1-αPp+σt
式中：Pf为破裂压力，实际水力压裂资料读取，MPa；σH1、σH2为水平最大、最小主应力，MPa；σt为抗张强度，MPa；α为Biot系数，常取1。
进一步的技术方案是，所述地应力计算模型如下：
式中：εH、εh分别为最大、最小构造应变系数；
坍塌压力计算模型如下：
式中：ρmc为坍塌压力钻井液密度当量，g/cm3；η为应力非线性修正系数；C为岩石内聚力，MPa；H为井深，m，为内摩擦角。
本发明具有以下有益效果：本发明首先构建基于室内岩石力学试验得到的数据库，并提取对应深度位置测井敏感参数，再基于数据驱动方法建立杨氏模型、泊松比及抗张强度基模型，并基于Stacking融合技术构建岩石力学参数融合模型，整体上显著提高了岩石力学参数预测精度，基于理论模型约束的方法预测地层水平地应力，结合实际多源工程信息协同调节构造应变系数、岩石力学参数，建立准确的地应力测井剖面。该方法能够适用于砾岩、缝洞碳酸盐岩、页岩油气等复杂地层，解决了此类地层地应力预测精度较低的问题，具有广泛的适用性。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为室内声波、密度与井下声波、密度转换关系图；
图3为基于数据驱动的融合模型计算得到岩石力学参数测井剖面图；
图4为压裂施工动态压力曲线示意图；
图5为基于理论模型约束与数据协同驱动的地应力计算剖面图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明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做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。
本发明的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，包括以下步骤：
步骤一、收集研究区地质资料、测井资料、取心相关资料；
其中地质资料包括录井岩性剖面、地层划分等资料，用以模型构建；测井资料包括自然伽马、补偿声波、补偿密度、中子等常规测井资料，用于岩心归位及模型构建等；
步骤二、采集研究区井下岩样，制备若干个标准的岩样；
步骤三、对加工后的岩样进行预处理，并获取基本岩石物理参数；
在60℃温度下对岩样进行烘干处理12小时，排除水分对岩样性质影响；测量试样的几何尺寸及重量，计算得到试样的密度ρ；使用超声波时差测量仪获取每一个岩样的纵波时差Δtc、横波时差Δts；
步骤四、进行力学试验，得到研究区的岩石力学参数；
按照标准《GB/T50266-99工程岩体试验方法标准》对不同制样方式的岩样分别进行单轴压缩试验、抗张强度试验，对实验原始数据进行处理，分别得到弹性模量、泊松比及抗张强度；
步骤五、对岩样进行岩心归位，建立室内声波、密度与测井声波、密度转换关系式，并提取岩心对应深度测井曲线，如自然伽马(GR)、自然电位(SP)、深电阻率(RT)、声波时差(AC)、密度(DEN)等；
由于取心深度与测井深度并不一致，往往有一定深度的错位，需要借助声波等参数进行深度校正。另外，室内与井下测量环境不同，导致两者测得的声波、密度等参数有所差别。转换关系式如式1～2。
Δtc＝1.5002DT-27.685 (1)
ρb＝1.1772DEN-0.4822 (2)
式中：Δtc为声波时差，DT为测井声波时差曲线，ρb为体积密度，DEN为测井密度曲线；
步骤六、统计分析各测井特征参数与岩石力学参数之间的相关关系，选择相关性较好的特征参数作为建立岩石力学参数模型的输入特征。有研究证明不同岩性的力学性质有明显差别，因此也可作为输入特征之一。
本发明例中，以弹性模量与各测井特征参数之间的相关性为例，如表1所示，从表中可看出，纵波时差(AC)、横波时差(DTS)及密度(DEN)与力学参数有着较好的相关性；
步骤七：对实验训练数据进行预处理；其预处理方式包括对数字数据进行归一化处理，对文本数据进行独热编码处理；
具体的是对纵波时差、横波时差、密度及岩石力学参数值按照式3进行归一化处理；对岩性处理方式为创建一个二进制的属性：若样本为砂岩时，对应的砂岩列为1，其余岩性列(灰岩、泥岩、煤岩等)为0，每个训练样本都做此处理；
式中：yi为归一化后的值，xi为实验测试值，n为归一化总个数；
步骤八：以纵波时差、横波时差、密度及岩性等优选出的测井特征参数作为输入，岩石力学参数值作为输出，训练基模型，并调节模型参数得到最优的基模型；
其中预测结果的准确性可用Pearson相关系数及平均相对误差衡量，计算公式分别如式(4)(5)；
式中：R为相关系数；Xi为第i个预测值；为预测值平均值；Yi为第i个实测值；/>为实测数据的平均值；n个数据个数；
式中：MPAE为平均相对误差，为第i个数据的预测值；
支持向量机算法是一种具有坚实理论基础的小样本学习方法，其具有较好的泛化能力，增减支持向量样本对模型本身没有影响。对样本采用交叉验证的方式调节超参数：惩罚系数C、函数阶数degree、epsilon及gramma等参数；
最近邻模型训练过程相对简单，即储存数据实例，索引已有的数据对新观测数据进行预测。超参数K的选取与数据之间的距离有关，一般选择欧式距离来度量数据之间的相似性；
随机森林算法相比于单个决策树学习器，能够明显提高预测精度，且不容易出现过拟合的现象，具有调节参数相对较少的优点。对样本采用交叉验证的方式调节超参数：树棵数n_estimators、树最深深度max_depth等参数；
步骤九：基于Stacking集成模型思想，构建弹性模量、泊松比、抗张强度的融合预测模型，基于测井资料，计算得到岩石力学参数剖面；
其中支持向量机基模型、最近邻基模型、随机森林基模型对不同岩石力学参数预测有所侧重，预测效果也有所不同；因此，以每个最优基模型对训练集数据进行预测，组合每个基模型预测器结果作为新的样本特征，将新样本作为输入训练新模型，新模型输出即为岩石力学参数预测结果；
步骤十：结合实际地层孔隙压力测试资料，获取研究区的地层孔隙压力剖面；
地层孔隙压力测井计算方法有多种，常使用多参数拟合法确定；利用测井资料提取实测地层压力对应深度自然伽马、深电阻率、补偿密度、补偿声波及补偿中子资料；建立有效应力与深度、自然伽马、深电阻率、密度、声波及中子的交会图，并分别拟合出相关性最高的模型形式，最终与有效应力进行多元回归，得到地层孔隙压力模型；
Pp＝σV-(0.0174depth-0.0114GR-0.0291AC+0.8570) (7)
式中：GR为自然伽马，API；AC为声波时差，μs/m；σv为垂向地应力，MPa；
式(7)中垂向地应力常利用密度测井资料进行求取，如式(8)；
式中：σV为垂向应力，MPa；H0为测井资料起始深度，m；ρ0为未测井地层密度，常取平均值，g/cm3；DEN为测井密度，g/cm3；g为重力加速度，取9.8m/s2；
步骤十一：结合实际水力压裂资料，反演构造应变系数；
构造应变系数是地应力理论模型中重要参数，常通过水力压裂资料反演得到。根据压裂施工压力曲线，读取压裂层段的水力压裂缝在水平最小主应力作用下的闭合压力，闭合压力反映了某深度点水平最小主应力的大小，另外可根据压裂资料读取的破裂压力进一步利用式(9)分析得到某深度点水平最大主应力的大小；
Pf＝3σH2-σH1-αPp+σt (9)
式中：Pf为破裂压力，实际水力压裂资料读取，MPa；σH1、σH2为水平最大、最小主应力，MPa；σt为抗张强度，由步骤九中得到，MPa；α为Biot系数，常取1；
利用地应力计算理论模型(式10)反演得到最大、最小构造应变系数；
式中，εH、εh分别为最大、最小构造应变系数；
步骤十二：基于理论模型约束，得到地应力测井剖面；
利用地应力计算模型(式10)，结合岩石力学参数、地层孔隙压力剖面可得到地应力测井剖面；基于井眼垮塌、地层漏失、压裂施工段等实际工程信息修正构造应变系数、岩石力学参数，调节至最佳水平地应力大小；
坍塌压力计算模型如式(11)；
式中：ρmc为坍塌压力钻井液密度当量，g/cm3；η为应力非线性修正系数；C为岩石内聚力，MPa；H为井深，m；，为内摩擦角。
实施例
本发明的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，包括以下步骤：
步骤一、收集研究区地质资料、测井资料、取心相关资料；
步骤二、采集研究区井下岩样，制备标准岩样30～60块；
按照行业标准《SY/T 5336-2006岩心分析方法》及标准《GB/T50266-99工程岩体试验方法标准》对岩心样品进行制样；对于单轴压缩实验样品，将全直径岩样加工成30～60块直径为2.5cm、高为5.0cm的圆柱体岩样，岩样两端面最大不平行度小于0.05mm，另外端面垂直于试样中心轴，最大偏差不超过0.25°；对于抗张强度实验样品，将岩样加工成30～60块直径为2.5cm，厚度为直径的0.5～1倍的圆柱体；
步骤三、在60℃温度下对岩样进行烘干处理12小时，排除水分对岩样性质影响；测量试样的几何尺寸及重量，计算得到试样的密度ρ；按照标准《GB/T50266-99工程岩体试验方法标准》使用超声波时差测量仪获取每一个岩样的纵波时差Δtc、横波时差Δts；
步骤四、按照标准《GB/T50266-99工程岩体试验方法标准》对不同制样方式的岩样分别进行单轴压缩试验、抗张强度试验，对实验原始数据进行处理，分别得到弹性模量、泊松比及抗张强度；
步骤五、本发明例建立转换关系图如图2；
步骤六、本发明例中，以弹性模量与各测井特征参数之间的相关性为例，如表1所示，从表中可看出，纵波时差(AC)、横波时差(DTS)及密度(DEN)与力学参数有着较好的相关性；
表1各测井特征参数与岩石力学参数的相关性分析矩阵表
弹性模量 GR SP RT AC DTS DEN
弹性模量 1.000 0.011 -0.014 0.000 -0.532 -0.436 0.555
GR 0.011 1.000 0.898 -0.696 -0.327 -0.406 0.412
SP -0.014 0.898 1.000 -0.738 -0.339 -0.430 0.434
RT 0.000 -0.696 -0.738 1.000 0.348 0.345 -0.404
AC -0.532 -0.327 -0.339 0.348 1.000 0.911 -0.890
DTS -0.436 -0.406 -0.430 0.345 0.911 1.000 -0.900
DEN 0.555 0.412 0.434 -0.404 -0.890 -0.900 1.000
步骤七、对实验训练数据进行预处理；
步骤八、本发明例中，支持向量机基模型训练结果如表2；最近邻基模型训练结果如表3；随机森林基模型训练结果如表4；
表2支持向量机基模型预测结果参数表
弹性模量 泊松比 抗张强度
C 3 5 2
epsilon 0.1 0.4 0.02
gamma 0.2 0.12 0.25
相关系数R2 0.5772 0.6499 0.6472
平均相对误差MAPE/％ 23.70 27.00 26.39
表3最近邻基模型预测结果参数表
力学参数 弹性模量 泊松比 抗张强度
K值 3 4 3
相关系数R2 0.7042 0.6693 0.7163
平均相对误差MAPE/％ 21.45 23.09 27.45
表4基模型随机森林预测结果参数表
弹性模量 泊松比 抗张强度
n_estimators 21 15 20
max_depth 6 5 7
相关系数R2 0.8289 0.8243 0.8728
平均相对误差MAPE/％ 16.68 17.59 17.84
步骤九、本发明例中，弹性模量、泊松比及抗张强度的基模型支持向量机(SVM)、最近邻(KNN)和随机森林(RF)权训练新模型的结果如表5；基于测井资料，计算得到岩石力学参数剖面，如图3所示；
表5岩石力学参数新模型训练结果表
岩石力学参数 拟合模型
抗压强度 y＝-0.086SVM-0.240KNN+1.39RF-2.212
弹性模量 y＝-0.019SVM-0.318KNN+1.39RF-0.866
泊松比 y＝-0.201SVM-0.216KNN+1.483RF-0.015
步骤十、本发明例中，地层孔隙压力模型如式(7)；
步骤十一、根据压裂施工压力曲线(图4)，读取压裂层段的水力压裂缝在水平最小主应力作用下的闭合压力，闭合压力反映了某深度点水平最小主应力的大小；另外可根据压裂资料读取的破裂压力进一步利用式(9)分析得到某深度点水平最大主应力的大小；利用地应力计算模型(式10)反演得到最大、最小构造应变系数；某深度点水平最大、最小地应力由实测压裂资料得出，弹性模量E、泊松比μ由步骤九融合模型得到，地层孔隙压力及垂向应力由步骤十得到；本发明例中，最大、最小构造应变系数分别为0.00103、0.000829；
步骤十二：基于理论模型约束及多源实际工程信息，得到地应力测井剖面，计算结果如图5所示；
基于地应力初步计算结果进一步利用式(9)与式(11)计算得到破裂压力和坍塌压力剖面(图5)，通过不断调整构造应变系数，使得计算的坍塌压力剖面及破裂压力剖面满足实际工程情况以得到最准确的水平地应力剖面。从图中可看出，水平最小主应力分布在1.644～1.954MPa/100m之间，平均为1.84MPa/100m，水平最大主应力分布在1.685～2.096MPa/100m之间，平均为1.98MPa/100m，符合实际地层情况。
以上所述，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已通过上述实施例揭示，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，可利用上述揭示的技术内容作出些变动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、收集研究区地质资料、测井资料、取心相关资料；
S2、采集研究区井下岩样，制备若干个标准的岩样；
S3、对岩样进行预处理，并获取基本的岩石物理参数，所述岩石物理参数包括密度、纵波时差、横波时差；
S4、对岩样进行力学试验，得到研究区的岩石力学参数，所述岩石力学参数包括弹性模量、泊松比、抗张强度；
S5、对岩样进行岩心归位，建立室内声波、密度与测井声波、密度转换关系式，并提取岩心对应深度测井曲线；
S6、统计分析各测井特征参数与岩石力学参数之间的相关关系，选择相关性较好的测井特征参数作为建立岩石力学参数模型的输入特征；
S7、对实验训练数据进行预处理；
S8、以步骤S6中选出的测井特征参数和步骤S3中获取的岩石物理参数作为输入，步骤S4获得的岩石力学参数值作为输出，训练基模型，并调节模型参数得到最优的基模型；
S9、基于Stacking集成模型思想构建弹性模量、泊松比、抗张强度的融合预测模型，再基于测井资料，计算得到岩石力学参数剖面；
S10、结合实际地层孔隙压力测试资料，获取研究区的地层孔隙压力剖面；
S11、结合实际水力压裂资料，反演构造应变系数；
S12、基于理论模型约束、井眼坍塌，结合岩石力学参数剖面、地层孔隙压力剖面调节得到地应力测井剖面。
2.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S1中地质资料包括录井岩性剖面、地层划分资料，用以模型构建；测井资料包括自然伽马、补偿声波、补偿密度、中子常规测井资料，用于岩心归位和模型构建。
3.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程为：在60℃温度下对岩样进行烘干处理12小时，排除水分对岩样性质影响；测量岩样的几何尺寸及重量，计算得到岩样的密度；使用超声波时差测量仪获取每一个岩样的纵波时差、横波时差。
4.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S4的具体过程为：对岩样分别进行单轴压缩试验、抗张强度试验，对实验原始数据进行处理，分别得到弹性模量、泊松比及抗张强度。
5.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S5中室内声波、密度与测井声波、密度转换关系式如下：
Δtc＝1.5002DT-27.685
ρb＝1.1772DEN-0.4822
式中：Δtc为声波时差；DT为测井声波时差曲线；ρb为密度；DEN为测井密度曲线。
6.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S7中对纵波时差、横波时差、密度及岩石力学参数值按下式进行归一化处理，对岩性处理方式为创建一个二进制的属性：若样本为砂岩时，对应的砂岩列为1，其余岩性列为0；
式中：yi为归一化后的值；xi为实验测试值；n为归一化总个数。
7.根据权利要求6所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S9中弹性模量、泊松比、抗张强度的融合预测模型中基模型包括支持向量机模型、最近邻模型和随机森林模型，每个最优基模型对训练集数据进行预测，组合每个基模型预测器结果作为新的样本特征，将新样本作为输入训练新模型，新模型输出即为岩石力学参数预测结果。
8.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S10中地层孔隙压力计算模型如下：
Pp＝σV-(0.0174depth-0.0114GR-0.0291AC+0.8570)
式中：GR为自然伽马，API；AC为声波时差，μs/m；σv为垂向地应力，MPa。
9.根据权利要求1所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述步骤S11的具体过程为：根据压裂施工压力曲线，读取压裂层段的水力压裂缝在水平最小主应力作用下的闭合压力，闭合压力反映了某深度点水平最小主应力的大小；另外可根据压裂资料读取的破裂压力进一步利用下式分析得到某深度点水平最大主应力的大小；在实际工程多源信息约束下，基于弹簧组合模型提出利用自适应迭代算法获取适应地层的构造应变系数的方法；
Pf＝3σH2-σH1-αPp+σt
式中：Pf为破裂压力，实际水力压裂资料读取，MPa；σH1、σH2为水平最大、最小主应力，MPa；σt为抗张强度，MPa；α为Biot系数，取1。
10.根据权利要求9所述的基于理论模型约束下数据驱动的地层水平地应力计算方法，其特征在于，所述地应力计算模型如下：
式中：εH、εh分别为最大、最小构造应变系数；
坍塌压力计算模型如下：
式中：ρmc为坍塌压力钻井液密度当量，g/cm3；η为应力非线性修正系数；
C为岩石内聚力，MPa；H为井深，m，为内摩擦角。
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