Well logging data acquisition method of the present invention relates to an oil well, in particular prediction method of logging neural network model based on radial basis function, which is characterized in that: contains to predict the same old wells and the oil and gas wells with at least one new wells, multiple log curves of known Nii, used to establish prediction the model of artificial neural network technology, then the lack of logging curve well logging curve predicted by the logging curve prediction model and known Nii. The invention makes up a log and not due to the lack of the well logging interpretation was insufficient, the logging curve prediction model of fast, effective and almost no cost of production loss, a complete well logging curve, can fully understand the geological objectively in the study area using logging curve wells.
【技术实现步骤摘要】
基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法
本专利技术涉及油气井的测井曲线数据采集方法,尤其是一种快速有效、几乎无成本和预测测井曲线准确的基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法。
技术介绍
随着油气开采技术的不断进步,测井曲线数据采集一般都是在钻井过程中采用专业设备测量获得,以便后期对油气田所处区域地质结构、油气储层以及油气开采研究提供基础数据。所述的测井曲线数据一般包括声波曲线AC、自然伽马曲线GR、中子曲线CNL、电阻率曲线RT、井径曲线CAL等相关曲线,这些曲线都是在钻井过程中采用专业测井设备测量获得。然而,一个油气田所处区域油气开采是一个连续性的事件,从勘探至开采最短时间基本都需要几十年,在对油气进行开采过程中,以前的老井,没有获取收集测井曲线数据,或者由于技术条件限制,获取收集的测井曲线数据不全,这对后期研究而言是相当困难,缺失的测井曲线数据是无法重新测量的。因为以前的老井在钻井过程中,都基本采用三层套管,套管之间采用砼浇筑,在钻井过程中不采集测井曲线数据,后期是无法采集的;以前的老井在钻井时,测井曲线检测仪器还没有专利技术制造出来【例如声波曲线AC的检测仪】,也无法完整的采集测井曲线。基于上述情况,老井的测井曲线预测方法就变得很有必要,以实现对老井的测井曲线采集。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种快速有效、几乎无成本和预测测井曲线准确的基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法。为实现上述目的而采用的技术方案是这样的,即一种基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法,其特征在于:包含所要预测的老井和与老井所处同一油气田的至少一口 ...
【技术保护点】
一种基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法,其特征在于:包含所要预测的老井和与老井所处同一油气田的至少1口新井,已知新井的多条测井曲线,运用人工神经网络技术建立预测模型,然后利用该预测模型和已知新井的测井曲线对缺失测井曲线的老井进行测井曲线预测。
【技术特征摘要】
1.一种基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法,其特征在于:包含所要预测的老井和与老井所处同一油气田的至少1口新井,已知新井的多条测井曲线,运用人工神经网络技术建立预测模型,然后利用该预测模型和已知新井的测井曲线对缺失测井曲线的老井进行测井曲线预测。2.根据权利要求1所述的基于径向基函数神经网络模型的测井曲线预测方法,其特征在于:所述运用人工神经网络技术建立预测模型的步骤如下,第一步、选定标准井,所述标准井为测井曲线较全的新井,该新井的测井曲线为常规测井曲线,该常规测井曲线是指声波曲线AC、自然伽马曲线GR、中子曲线CNL、电阻率曲线RT、井径曲线CAL等具体测井曲线;第二步、确定老井需要预测的具体测井曲线,假定老井需要预测的某一具体测井曲线为输出且用y表示,老井需要预测的其它具体测井曲线也为输出,其它具体测井曲线的个数为p个,其它具体测井曲线也为输出对应用x1、x2、…、xp表示,其中p为≧2的自然数;假定用于建立预测模型的具体测井曲线有N个取样点,对应的用向量X1、X2、…、XN表示输入,其中N为>1的自然数,其中第k个输入为Xk=[x1k、x2k、…、xpk]T,k=1,2,…,N,所对应的N个输出用向量Y=[y1、y2、…、yN]T表示;T表示转置,写成行向量,转置就是列向量;第三步、构建输入—输出训练样本集,从上述第二步所述N个样本中选择M个样本构成基函数的中心,这里采用的是自组织选取中心法,中心位置是动态变化的,然后将...
【专利技术属性】
技术研发人员:张瀛,李丽,刘忠华,李娜,刘卫华,齐成伟,
申请(专利权)人:重庆科技学院,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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