CN116716864A - 一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统和方法，所述系统包括：勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；参数勘测模块，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，采集不同地层的若干参数的实测数据；数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。本发明采用静力触探的方式，将安装有可控中子源、电阻率、CPT的探针直接灌入海床，实现浅地层参数的勘测与采集，同时结合了物理模型与优化算法，提高了勘测的精度。
Description
技术领域
本发明涉及海洋地质勘察技术领域，尤其涉及一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统和方法。
背景技术
现有技术中，测井技术在石油勘探中得到了广泛应用和发展。常规测井技术包括电阻率测井、声波测井、伽马射线测井等，这些技术通过测量地下岩石和流体的物理特性，为石油勘探和开发提供了关键的地质和储层信息。
但是，现有测井技术主要都适用于深埋（埋深大于1000米）的油藏，而对于浅表地层，特别是海洋环境中的海上风电、海洋碳封存等新能源浅表地层的探测，传统测井技术存在一定局限性。主要的局限性有以下几点：首先，传统测井技术需要通过钻井操作将测井工具放入地下井孔，但钻井作业在浅层地层中可能面临困难，如地层松软、井孔塌陷等问题。其次，由于浅层地层的松软性质和井经扩径的情况，传统测井方法无法获得准确的地层数据，制约了地层评估的准确性和开发的可行性。第三，传统的测井方法是使用放射性源进行测量，存在放射性污染和安全隐患的风险。这在海洋环境中显得尤为敏感和重要。此外，传统测井方法独立于其它原位测试操作，增加了海上作业时间，并可能导致数据的不一致性，对整体勘探效率带来挑战。
因此，现有技术需要改进和提高。现有技术还需要探索新的解决方案，包括但不限于发展灌入式探测技术、推动无放射性源的测井技术、研制适用于浅表地层的测井工具，并将测井技术与其他原位测试操作融合等，以满足新能源浅表地层探测的要求，为海上风电、海洋碳封存等领域的发展提供强有力的支持和保障。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统和方法，旨在解决现有技术中测井技术主要都适用于深埋（埋深大于1000米）的油藏，而对于浅表地层，特别是海洋环境中的海上风电、海洋碳封存等新能源浅表地层的探测，传统测井技术存在一定局限性的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，其中，所述系统包括：
勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；
参数勘测模块，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；
数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。
在一种实现方式中，所述勘测设备模块包括所述多功能探针、所述多参数传感器、推进器、信号和数据传输电缆和数据记录系统。
在一种实现方式中，所述多参数传感器上安装有可控中子源、电阻率和CPT测量传感器。
在一种实现方式中，所述可控中子源包括一个中子发射器、若干个中子接收器和若干个伽马接收器。
第二方面，本发明实施例还提供一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统的海床静力触探方法，其中，所述方法包括：
组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；
确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；
通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。
在一种实现方式中，所述组装多功能勘测设备之前，包括：
获取所述若干参数的初始数据，基于所述初始数据构建基于人工智能的若干岩土物理模型，所述岩土物理模型包括孔隙度模型、饱和度模型和渗透率模型；
所述孔隙度模型包括：阿奇孔隙度模型：
，
其中，m和a 0 是物理参数，a e 是经验可调参数, R 0 是原位实测地层完全水饱和电阻率，R w 是地层纯水电阻率，Φ是孔隙度，以及
伽马射线密度孔隙度模型：
，
其中，ρma 和ρf 是物理参数，a e 是经验可调参数，ρb 是原位实测密度，ρma 是岩土模型中骨架密度，ρw是海水密度；
所述饱和度模型包括：伽马射线密度饱和度模型：
，
其中，S w 是饱和度，ρma ，ρw 和ρhc 是物理参数，ae是经验可调参数，ρhc是油气密度，以及电阻率饱和度模型：
，
其中，n是物理参数，a e 是经验可调参数，Rt是含油气地层的原位实测电阻率；
所述渗透率模型包括：
，
其中，K 0 和a 0 是物理参数，ae是经验可调参数，K 0 为参考点的静态实测渗透率，Φ 0 是参考点的孔隙度，K s 是推算的动态连续原位渗透率。
在一种实现方式中，所述勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据之后，所述多功能探针通过逆向推进的方式从海床中取出。
在一种实现方式中，所述根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据之后，输出最终勘测参数和分析报告。
第三方面，本发明实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序，处理器执行所述用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序时，实现上述方案中任一项所述的海床静力触探方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序，所述用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的海床静力触探方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，包括：勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上，多功能探针的多参数传感器与探针探头相连接。然后，参数勘测模块，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率。最后，数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。本发明的勘测设备采用静力触探的方式，将多功能探针直接灌入海床，能够克服传统测井技术在浅表层地层中的局限性，实现对浅地层参数的勘测与采集，且多功能勘测设备中的多功能探针还能一次采集多种地层参数，进一步提高了数据采集的效率。同时，本发明中还构建了基于人工智能的岩土物理模型算法，通过不断地校准岩石物理模型，能够提高所构建的岩石物理模型中参数的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统的功能原理图。
图2为本发明实施例提供的多参数传感器和多功能探针组装示意图。
图3为本发明实施例提供的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探方法的具体实施方式的流程图。
图4为本发明实施例提供的采集参数数据的过程示意图。
图5为本发明实施例提供的校准岩土物理模型的流程图。
图6为本发明实施例提供的人机交互智能判断静态数据测量点位置的流程图
图7为本发明实施例提供的终端设备的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。
本领域技术人员应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本实施例提供一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，具体地，本实施例的海床静力触探系统包括：勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；参数勘测模块，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。本实施例的勘测设备采用静力触探的方式，将多功能探针直接灌入海床，能够克服传统测井技术在浅表层地层中的局限性，实现对浅地层参数的勘测与采集，且多功能勘测设备中的多参数传感器还能一次采集多种地层参数，进一步提高了数据采集的效率。同时，本实施例中还构建了基于人工智能的岩土物理模型算法，通过不断地校准岩石物理模型，能够提高所构建的岩石物理模型中参数的准确性。
举例说明，由于本实施例中是通过将多功能探针直接灌入海床，来勘测浅表地层中参数数据的，该原位测试技术无需进行钻井操作，克服了浅表地层松软、井孔塌陷的问题。同时，在探针灌入浅表地层时，由于多参数传感器与多功能探针相连接，且多参数传感器上安装可控中子源、电阻率和CPT测量传感器，能够使得勘测设备能够一回次采集不同地层的多种物理特性，比如：孔隙度、密度、饱和度和渗透率等，所以本实施例通过对勘测系统进行改进，使得一回次就能获得的浅表地层中多种参数的数据，可以避免需多次将探针灌入地下采集数据而带来的数据差异，提高地层参数估计的准确性和可靠性。
示例性装置
如图1中所示，本发明提供一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，包括：勘测设备模块10、参数勘测模块20、数据处理模块30。
具体地，所述勘测设备模块10，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上。
所述参数勘测模块20，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率。
所述数据处理模块30，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。
在一种实现方式中，所述勘测设备模块10，包括所述多功能探针、所述多参数传感器、推进器、信号和数据传输电缆和数据记录系统。
在实施过程中，为了进行浅地层多参数的勘测，本实施例需要优先组装多功能勘测设备，其中，多功能勘测设备包括多功能探针、多参数传感器、推进器、信号和数据传输电缆和数据记录系统。
具体地，数据采集系统由多参数传感器与多功能探针共同组成，所述多参数传感器安装在所述多功能探针，用于采集地层参数数据。推进器用于控制数据采集系统在海底的移动。数据记录系统安置在甲板上，用于记录并分析地层参数数据。信号和数据传输电缆两端分别连接了数据采集系统和数据记录系统，用于将所述采集系统所采集到的地层参数数据传输至数据记录系统上。
实施过程中，当工程师根据勘测需求确定了目标勘测位置之后，在甲板上，通过推进器将数据采集系统下放至目标勘测位置的海床。随后，推进器推动探头向下穿透地层，带动数据采集系统上的多功能探针灌入不同地层，由数据采集系统的多参数传感器测量不同地层的物理特性，包括电阻率、地层含氢指数、可控中子源产生的二次伽马强度、锥尖阻力、侧壁阻力和孔隙水孔压等等，同时采集这些地层参数数据，在此过程中，地层参数数据通过信号和数据传输电缆实时地传输至甲板上的数据记录系统。最后，在甲板上的数据记录系统上对所采集的各种参数数据进行处理和分析。
优选地，本实施例采用将多功能探针直接灌入海床的技术，不需要通过一系列的钻井操作将测井工具放入地下井孔，有效避免了钻井作业在浅层地层中可能面临的地层松软、井孔塌陷等问题，更适用于浅表层地层的勘测。如图2中所示，本实施例的数据采集系统是适合于对浅表层地层进行勘测的。
进一步地，如图2所示，多参数传感器上安装有可控中子源、电阻率和CPT测量传感器。此外，本实施例中的电阻率包括有四个不同的电极，分别为电极A、电极B、电极M和电极N。在测量低电阻时，通过将四个电极分为两组不同的引线，比如电极A与电极B、电极M和电极N两组，能够有效消除引线电阻引入的误差，进一步提高测量精度。
本实施例通过在多参数传感器上安装可控中子源、电阻率和CPT测量传感器，使得勘测设备能够一回次采集不同地层的多种物理特性，包括：可控中子源产生的二次伽马强度、锥尖阻力、侧壁阻力和孔隙水孔压，以及不同地层的孔隙度、密度、电阻率、孔隙水压力和摩擦力等参数，从而使得所采集的数据具有更高的一致性，减少了不同操作带来的数据差异，提高了地层参数估计的准确性和可靠性。最后，本实施例中收集的多参数用于对后续孔隙度、饱和度和渗透率等重要参数计算提供关键数据支持。
进一步地，本实施例中的可控中子源还包括一个中子发射器、若干个中子接收器和若干个伽马接收器。本实施例采用可控中子源代替有源放射性的测量方式，降低了放射性污染和操作人员的辐射风险，提高了原位操作的安全性，能够避免传统测井方法中可能存在的环境污染和辐射风险，提高了勘测设备的安全系数。
示例性方法
基于上述实施例，本发明实施例还提供用于浅地层多参数勘测的海床静力触探方法，本实施例的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探方法可应用于上述实施例的海床静力触探系统中。具体地，本实施例中海床静力触探方法的步骤与上述方法实施例中各个模块的工作原理相同。如图3中所示，本实施例的海床静力触探方法，包括如下步骤：
步骤S100、组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上。
本实施例组装多功能勘测设备的过程是在甲板上进行的。多功能勘测设备包括多功能探针、多参数传感器、推进器、信号和数据传输电缆和数据记录系统。也就是说，数据采集系统由多参数传感器与多功能探针共同组成，所述多参数传感器安装在多功能探针上，用于采集地层参数数据。推进器用于控制数据采集系统在海底的移动。数据记录系统安置在甲板上，用于记录并分析地层参数数据。信号和数据传输电缆两端分别连接了数据采集系统和数据记录系统，用于将所述采集系统所采集到的地层参数数据传输至数据记录系统上。
本实施例在甲板上组装多功能勘测设备之前，还包括：核对井位坐标和灌入深度，即：现场工程师首先需要根据施工设计单位预先设定海上作业的目标地点、井位坐标和灌入深度，并在勘察船只或平台就位前，核对井位坐标和灌入深度。然后，评估井口地质情况，即：现场工程师应预判井口及灌入区域地质情况，对特殊地层应采取相应措施，例如，超出推进器能力的硬质海底，现场工程师应调整井位。最后，构建岩土物理模型，即：基于已有实验室测试和地质数据，建立适合调查区域的岩土物理模型，并确定相应的物理参数。
在一种实现方式中，所述构建岩土物理模型的过程，包括如下步骤：
步骤S001、获取所述若干参数的初始数据，基于所述初始数据构建基于人工智能的若干岩土物理模型，所述岩土物理模型包括孔隙度模型、饱和度模型和渗透率模型。
本实施例是在综合分析浅地层地质解释和中国近海地球物理数据的基础上，得出较为准确可靠的孔隙度、饱和度和渗透率等原始数据，并基于此构建了孔隙度模型、饱和度模型和渗透率模型。当勘测需求不同、调查区域不同时，所采集的参数是不相同的，对应的岩石物理模型也不相同，故在每个岩土物理模型中，都设置有物理参数和经验可调参数。
具体地，所述孔隙度模型包括：阿奇孔隙度模型：
，
其中，m和a 0 是物理参数，a e 是经验可调参数, R 0 是原位实测地层完全水饱和电阻率，R w 是地层纯水电阻率，Φ是孔隙度；以及
伽马射线密度孔隙度模型：
，
其中，ρma 和ρf 是物理参数，a e 是经验可调参数，ρb 是原位实测密度，ρma 是岩土模型中骨架密度，ρw是海水密度。
具体地，所述饱和度模型包括：
伽马射线密度饱和度模型（Gamma-Ray Density Saturation）：利用伽马射线和密度测量结果，结合孔隙度模型，推算饱和度（Sw），，
其中，ρma ，ρw 和ρhc 是物理参数，ae是经验可调参数。由于饱和度模型中，地层假定不仅包含海水，还包含油气，即ρhc代表油气密度，通常为气体密度。在具体应用中，具体的密度数值应根据实际的地质和气体性质数据进行评估。
电阻率饱和度模型（Resistivity Saturation）：通过电阻率测量结果，结合孔隙度模型和电阻率-饱和度关系模型，计算饱和度（S w ）：
，
其中，n是物理参数，a e 是经验可调参数，Rt是含油气地层的原位实测电阻率。
具体地，所述渗透率模型包括：
渗透率-孔隙度关系模型：基于实验测量和理论推导，描述了渗透率与孔隙度之间的关系：
，
其中，K 0 和a0是物理参数，a e 是经验可调参数，K 0 为参考点的静态实测渗透率，Φ 0 是参考点的孔隙度，K s 是推算的动态连续原位渗透率。
步骤S200、确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据。
具体地，本实施例的目标勘测位置是施工设计单位预先设定海上作业的目标地点、井位坐标和灌入深度。在确定目标勘测位置后，将组装好的多功能勘测设备的数据采集系统（包括多参数传感器和多功能探针）下放至目标勘测位置的海床，随着多功能探针灌入不同地层，实时勘测并采集不同地层的物理特性。
本实施例中设备下放的过程称为海床准备过程，包括但不限于：下放推进器，即将推进器缓慢下放到海床，通过绳索或钢缆进行控制，确保设备垂直下放；以及推进器坐底，并在推进器坐底前，检查推进器位置坐标，若有偏差，本实施例还会适当调整推进器位置，并且确保推进器的稳固和可靠，使得基座最终位置为目标勘测位置。
在海床准备后，多功能勘测设备开始勘测不同地层的参数数据。进一步地，如图4所示，本实施例中采集参数数据的过程分为连续动态测量和定点静态测量。连续动态测量是指在推进过程中，连续记录岩性物性和力学参数数据，即推进器推动探头向下穿透地层时，由设备测量不同地层的物理特性，包括电阻率、地层含氢指数、可控中子源产生的二次伽马强度、锥尖阻力、侧壁阻力和孔隙水孔压等参数数据。定点静态测量是指推进器停止推进时，设备测量地层物性和力学参数，静态数据用于校准岩土物理模型中的校准动态数据，静态测试点的选取由现场工程师根据人工智能算法的推荐和现场实际情况定。
最后，本实施例通过信号和数据传输电缆将所采集到的各地层参数数据传输至数据记录系统上进行分析。
在一种实现方式中，所述步骤S200之后，包括：
步骤S201、所述多功能探针通过逆向推进的方式从海床中取出。
具体实施时，本实施例的多功能勘测设备完成数据采集后，多功能探针可以通过逆向推进的方式从海床中取出，比如：使用推进器的逆推功能，又或者，多功能探针以其他方法从海床或浅层海底土壤中取出，本实施例中不做具体限定。
步骤S300、通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。
本实施例中，通过人工智能算法结合岩土物理模型的方式来校准地层参数数据。如图5所示，本实施例校准岩土物理模型的过程包括：首先，基于分析需求，选择相应的岩土物理模型，并确定相关的地层参数。比如：当分析需求是以电阻率测量值作为输入特征、孔隙度作为目标变量，即输入值是电阻率、预测值是孔隙度时，那么此时应当选择阿奇孔隙度模型，经验可调参数a e 可设置一个查询范围，比如[0.5, 1.5]。
进一步地，基于所选择的岩土物理模型，将所采集的参数数据分类。具体地，人工智能算法在定点静态测量数据时设定有两个固定校准深度，分别位于设备完全入泥2-3米后和预定目标深度。浮动校准点采用人机结合方式、由人工智能推算深度、现场工程师决定是否采纳。当探头到达校准深度，探头停止推进，在静止状态下，测量同一深度的地层物性参数和力学参数的变化情况。然后，将测量到的定点记录数据集分为训练集和测试集，使用人工智能，例如支持向量机算法对训练集进行模型训练。在支持向量机中，需要选择合适的核函数（如线性核、多项式核、径向基核等）和相关的超参数，如正则化参数和惩罚项。本实施例中，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集，再在经验可调参数a e 的查询范围设置数据训练的循环次数，比如，在经验可调参数a e 的查询范围[0.5, 1.5]上设置循环100次，起始值为0.5，每次增加0.01。
在每次循环中，人工智能算法将通过实时比对岩土物理模型预测参数数据和实测参数数据的一致性，修正物理参数并确定经验可调参数。如图6所述，本实施例中人机交互智能判断静态数据测量点位置，直到门槛值小于预设值，则不再推荐新的静态测试点，即根据当前静态测试点的实测数据确定岩土物理模型中的校准动态数据；当实时预测与实际测试结果大于门槛值，例如+/-10%，算法控制设备输出“设备检查”的提醒提示，如果现场工程师设备正常工作，增加定点采样点，再重新训练模型。
同时，本实施例会根据测试需求，控制推进速度和渗透速度，以确保获得准确的数据，比如，勘测设备的推进速度可以设置为在每分钟几十厘米到一百厘米之间。
最后，校准后的岩石物理模型将用于计算相关的地层参数，如孔隙度、饱和度、岩性、地层厚度等，并用于下一个浅地层地勘项目。比如，将校准和验证后的模型应用于实际野外数据采集中时，连续测量获得的电阻率可以通过阿奇孔隙度模型获得计算孔隙度，再与可控中子源获得的实测中子孔隙度比对，得到泥质岩土的束缚水含量，中子孔隙度扣除束缚水含量后，实测中子孔隙度的准确性得以提高。
在一种实现方式中，所述步骤S300之后，包括：
步骤S400、输出最终勘测参数和分析报告。
具体实施时，本实施例还会输出校准岩土物理模型的分析报告，以协助后期数据应用者，更加深入理解模型的行为和改进空间。比如，当输出关于风电场的参数勘测分析报告时，这些结论和建议可以用于后期场址的开发，用于风电场的运维和场址监测等。
优选地，本实施例中输出的分析报告可以是地质评价报告，即利用测井和静力触探数据的结果，进行地质评价和地质模型构建，以更好地理解地下地质情况。也可以是工程设计报告，即根据测井和静力触探数据提供的地层参数和特征，进行工程设计和施工方案的制定。还可以是数字报告（包括电子版岩石物理模型和模型分析报告），包含了岩石物理模型的程序和对岩石物理模型的描述，还包括必要的公式和公式参数选取等，本实施例中不做具体限定。
综上，本实施例提供一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，具体实施时，本实施例的海床静力触探系统包括：勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；参数勘测模块，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。本实施例的勘测设备采用静力触探的方式，将多功能探针直接灌入海床，能够克服传统测井技术在浅表层地层中的局限性，实现对浅地层参数的勘测与采集，且多功能勘测设备中的多参数传感器还能一次采集多种地层参数，进一步提高了数据采集的效率。同时，本实施例中还构建了基于人工智能的岩土物理模型算法，通过不断地校准岩石物理模型，能够提高所构建的岩石物理模型中参数的准确性。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端设备，所述终端设备的原理框图可以如图7所示。终端设备可以包括一个或多个处理器100（图7中仅示出一个），存储器101以及存储在存储器101中并可在一个或多个处理器100上运行的计算机程序102，例如，用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序。一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现用于浅地层多参数勘测的海床静力触探方法实施例中的各个步骤。或者，一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现海床静力触探装置实施例中各模块/单元的功能，此处不作限制。
在一个实施例中，所称处理器100可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在一个实施例中，存储器101可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器101也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，SMC），安全数字（secure digital，SD）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器101还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器101用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端设备的限定，具体的终端设备以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
综上，本发明公开了一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统和方法，所述系统包括：勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；参数勘测模块，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。本发明采用静力触探的方式，将探针直接灌入海床实现浅地层参数的勘测与采集，同时结合了物理模型与优化算法，提高了勘测的精度。
最后应说明的是：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 (10)
1.一种用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，其特征在于，所述系统包括：
勘测设备模块，用于组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；
参数勘测模块，用于确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；
数据处理模块，用于通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。
2.根据权利要求1所述的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，其特征在于，所述勘测设备模块包括所述多功能探针、所述多参数传感器、推进器、信号和数据传输电缆和数据记录系统。
3.根据权利要求2所述的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，其特征在于，所述多参数传感器上安装有可控中子源、电阻率和CPT测量传感器。
4.根据权利要求3所述的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统，其特征在于，所述可控中子源包括一个中子发射器、若干个中子接收器和若干个伽马接收器。
5.一种基于上述权利要求1-4任一项所述的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探系统的海床静力触探方法，其特征在于，所述方法包括：
组装多功能勘测设备，其中，所述多功能勘测设备的多参数传感器安装在多功能探针上；
确定目标勘测位置，通过推进器将所述多参数传感器下放至目标勘测位置的海床，将所述多功能探针灌入所述海床的不同地层，勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据，其中，所述参数包括锥尖阻力、侧壁阻力、孔隙水孔压、孔隙度、密度、电阻率和渗透率；
通过人工智能算法实时比对岩土物理模型中的预测参数数据与所述实测数据，根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据。
6.根据权利要求5所述的海床静力触探方法，其特征在于，所述组装多功能勘测设备之前，包括：
获取所述若干参数的初始数据，基于所述初始数据构建基于人工智能的若干岩土物理模型，所述岩土物理模型包括孔隙度模型、饱和度模型和渗透率模型；
所述孔隙度模型包括：阿奇孔隙度模型：
，
其中，m和a 0 是物理参数，a e 是经验可调参数, R 0 是原位实测地层完全水饱和电阻率，R w 是地层纯水电阻率，Φ是孔隙度，以及
伽马射线密度孔隙度模型：
，
其中，ρma 和ρf 是物理参数，a e 是经验可调参数，ρb 是原位实测密度，ρma 是岩土模型中骨架密度，ρw是海水密度；
所述饱和度模型包括：伽马射线密度饱和度模型：
，
其中，S w 是饱和度，ρma ，ρw 和ρhc 是物理参数，ae是经验可调参数，ρhc是油气密度，以及电阻率饱和度模型：
，
其中，n是物理参数，a e 是经验可调参数，Rt是含油气地层的原位实测电阻率；
所述渗透率模型包括：
，
其中，K 0 和a 0 是物理参数，ae是经验可调参数，K 0 为参考点的静态实测渗透率，Φ 0 是参考点的孔隙度，K s 是推算的动态连续原位渗透率。
7.根据权利要求5所述的海床静力触探方法，其特征在于，所述勘测并采集不同地层的若干参数的实测数据之后，所述多功能探针通过逆向推进的方式从海床中取出。
8.根据权利要求5所述的海床静力触探方法，其特征在于，所述根据比对结果，校准所述岩土物理模型的参数数据之后，输出最终勘测参数和分析报告。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序，所述处理器执行所述用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序时，实现如权利要求5-8任一项所述的海床静力触探方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序，所述用于浅地层多参数勘测的海床静力触探程序被处理器执行时，实现如权利要求5-8任一项所述的海床静力触探方法的步骤。
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