一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，属于石油测井技术领域。主要包括以下步骤：步骤1，根据目标储层评价特点，筛选出能够反映储层特征的测井曲线，并确定优先级别，排序整理用于数据编码；步骤2，对顶底段数据进行剔除，统计分析剩余数据分布特征；步骤3，基于储层评价目标偏好对测井数据进行编码处理；步骤4，合并特征码，制定特征码分析规则，找出特征值采样深度点；步骤5，对采样深度点重采样，确定目标储层各测井曲线特征值，用于储层参数建模和流体识别图版建模。本发明专利技术通过基于目标偏好编码的特征深度点及特征值提取，与人工提取特征值相比，速度快、准确率高，大大提高了储层测井资料解释和评价的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法
本专利技术属于石油测井
，具体涉及一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法。
技术介绍
储层测井评价是油藏评价的重要内容，储层测井特征值又是储层物性参数模型研究和流体识别图版建立的核心参数，因此对于储层测井特征值的选取尤为重要。传统的提取方法主要依赖经验丰富的专家采用人工手动提取，其方法对地区测井解释经验要求较高，而且往往容易出现“千人千面”的现象，为了减少人为提取误差，提高特征值提取的稳定性，急需提出一种储层特征值提取方法，在效率和稳定性方面能有很大的提升，从而实现储层快速评价和流体性质的快速识别。
技术实现思路
为了解决上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，资料处理速度快，效率高，能够满足工程实际需求。本专利技术是通过以下技术方案来实现：一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，包括以下步骤：步骤1：根据目标储层评价特点，筛选出能够反映储层特征的测井曲线，按照重要程度确定优先级别并排序整理；步骤2：对目标储层顶底段数据进行剔除，统计分析剩余数据分布特征；步骤3：基于储层评价目标偏好对步骤2得到的剩余测井数据进行编码处理；步骤4：合并特征码，找出特征值采样深度点；步骤5：根据步骤4得到的特征值采样深度点，提取目标储层全段的各条测井曲线特征参数。优选地，步骤1的具体步骤为：步骤1.1：分析研究区地质和油藏特征；步骤1.2：分析测井曲线在资料解释中的权重；步骤1.3：根据步骤1.2的分析结果，确定测井曲线的排列顺序。优选地，步骤2的具体步骤为：步骤2.1：分别剔除目标储层顶、底0.6～1米储层中5～8个数据点，剩余数据集作为最终数据分析样本；步骤2.2：依次对每条测井曲线数据统计，得到储层段内各曲线最大值和最小值；步骤2.3：用最终数据分析样本绘制频率分布直方图。进一步优选地，步骤2.3中，对于储层厚度小于2.5米的，分3段进行统计，对于储层厚度大于2.5米的，分5段进行统计。优选地，步骤3的具体步骤为：步骤3.1：根据步骤2的统计结果，统计各区间内的深度点数量；步骤3.2：按深度点数量由多到少对各区间顺次编码。优选地，步骤4的具体步骤为：步骤4.1：根据测井曲线对各深度点合成编码，在第j个深度处的合成码值为Cj，Cj＝c1jc2j*…*cmj，m为测井曲线的数量；步骤4.2：取码值最小且距储层中心最近的点为目标储层的特征值采样深度点。进一步优选地，步骤4.2具体为：首先，选取储层中间位置对应的码值为初始层特征值，并记录位置；接着，分别向上和向下移动一个采样点，取出该位置码值与当前特征值比较大小，选取较小码值为储层码值，并修改码值位置信息，若码值相同则保留当前码值不变；以此类推直至搜索完整个储层层段，即可获得储层的特征点深度位置。进一步优选地，采样点的深度为0.125米。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：本专利技术公开的基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，主要目的在于提升储层参数快速建模效率和快速建立流体识别图版效率。传统的储层测井曲线特征值依赖专家经验，耗时长，自动化程度低，依赖人机交互，不能满足短平快的科研攻关要求。本专利技术提出的自动快速提取办法在精度上和准确度上和专家经验相当，基于算法编程，通过引入自动化的模仿人类取值思想的特征值提取方法，模拟人工提取过程，达到相同效果，在资料处理中自动处理，速度较快，效率较高，能够满足生产实际需求。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为实施例中储层特征值提取效果图；图3为实施例中储层特征值处理结果图；图4为实施例中测井声波时差特征值提取对比效果图。具体实施方式下面以附图和具体实施例对本专利技术做进一步的详细说明，所述是对本专利技术的解释而不是限定。为了快速提取研究区域内储层的测井特征参数，首先需要对储层岩性进行分析。本专利技术利用机器学习方法构建利用储层特征参数预测储层岩性的模型，实现对开发区域内储层岩性的预测。为了生成建模所需训练样本，需要在储层取芯层段，提取储层测井特征参数与取芯岩性形成训练样本。本专利技术基于目标偏好的储层特征参数的提取方法，方法实现流程如图1所示。基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，包括以下步骤：步骤1：研究区地质和油藏特征分析，主要基于储层岩性，油藏类型等特征进行分析；测井曲线在资料解释中的权重分析，例如在砂泥岩储层评价中，自然伽马作为岩性识别标准，优先级别最高，反映孔隙度的密度曲线次之，反映含油气性的深侧向电阻率排在第三，反映总孔隙度的声波时差曲线排在第四，反映侵入特性的自然电位曲线排在最后；确定曲线排列顺序，按照上面的顺序排列，测井曲线L1，L2，L3，L4，L5，及对应深度曲线D。步骤2：裁剪掉目的层顶、底数据点各5～8个数据点，约0.6～1米储层，剩余数据集作为最终数据分析样本。依次对每条测井曲线数据统计，得到储层段内各曲线最大值和最小值；首先搜索到该曲线段的最大值Mi和最小值mi，做当前测井曲线数据的统计直方图；对当前数据集绘制频率分布直方图，一般地，对于储层厚度小于2.5米，分3段进行统计，对于储层厚度大于2.5米，分5段进行统计。等分间隔长度记为ΔLi：ΔLi＝(Mi-mi)/K，K＝3，或5。在本实施例中层段数据点大于20个点，直方图分为5段，各段数值范围分别为：(-∞,mi+ΔLi]，(mi+ΔLi,mi+2ΔLi]，(mi+2ΔLi,mi+3ΔLi]，(mi+3ΔLi,mi+4ΔLi]，((mi+4ΔLi,+∞)。步骤3：基于目标偏好的测井数据编码；统计不同区间深度点数量；按数量大小从1到5进行编码。统计落入个区间的数据点数，将各区间数据点数顺次记为：N1，N2，N3，N4，N5。步骤4：根据测井曲线对各深度点合成编码；对数据点数从大到小排序，数据个数最多的区间编码为1，数据个数位于第2位的编码为2，以此类推，完成各条测井曲线编码。这样，在每个深度点，每条曲线在该点都有一个码值，记为cij，表示第i条曲线在第j个深度处的码值。根据测井曲线对各深度点合成编码，在第j个深度处的合成码值为Cj，即Cj＝c1jc2jc3jc4jc5j，这个码值是一个整数。如图2所示，对储层GR测井曲线进行编码后，对应的编码为01122。按照该方法依次对DEN、RT、AC、SP进行编码。选取储层特征点，取码值最小且距储层中心最近的点为目标储层的特征点。选取取码值最小且距储层中心最近的点为目标储层的特征点。实现方法为：首先，选取储层中间位置对应的码值为初始层特征值，并记录位置；接着，分别向上和向下移动一个，取出该位置码值与当前特征值比较大小，选取较小码值为储层码值，并修改码值位置信息，若本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：根据目标储层评价特点，筛选出能够反映储层特征的测井曲线，按照重要程度确定优先级别并排序整理；/n步骤2：对目标储层顶底段数据进行剔除，统计分析剩余数据分布特征；/n步骤3：基于储层评价目标偏好对步骤2得到的剩余测井数据进行编码处理；/n步骤4：合并特征码，找出特征值采样深度点；/n步骤5：根据步骤4得到的特征值采样深度点，提取目标储层全段的各条测井曲线特征参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据目标储层评价特点，筛选出能够反映储层特征的测井曲线，按照重要程度确定优先级别并排序整理；
步骤2：对目标储层顶底段数据进行剔除，统计分析剩余数据分布特征；
步骤3：基于储层评价目标偏好对步骤2得到的剩余测井数据进行编码处理；
步骤4：合并特征码，找出特征值采样深度点；
步骤5：根据步骤4得到的特征值采样深度点，提取目标储层全段的各条测井曲线特征参数。


2.如权利要求1所述的基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，其特征在于，步骤1的具体步骤为：
步骤1.1：分析研究区地质和油藏特征；
步骤1.2：分析测井曲线在资料解释中的权重；
步骤1.3：根据步骤1.2的分析结果，确定测井曲线的排列顺序。


3.如权利要求1所述的基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方法，其特征在于，步骤2的具体步骤为：
步骤2.1：分别剔除目标储层顶、底0.6～1米储层中5～8个数据点，剩余数据集作为最终数据分析样本；
步骤2.2：依次对每条测井曲线数据统计，得到储层段内各曲线最大值和最小值；
步骤2.3：用最终数据分析样本绘制频率分布直方图。


4.如权利要求3所述的基于目标偏好编码的储层测井特征参数提取方...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨智新，陈玉林，李戈理，成志刚，肖飞，姬战怀，张红祥，陈魏巍，彭怡眉，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，中国石油集团测井有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11