【技术实现步骤摘要】
在模糊逻辑框架下基于弹性参数的岩性预测方法和装置
本专利技术涉及地球物理领域，更具体地，涉及一种在模糊逻辑框架下基于弹性参数的岩性预测方法和一种在模糊逻辑框架下基于弹性参数的岩性预测装置。
技术介绍
基于测井和地震弹性属性的岩性预测在油气储层勘探开发、储层建模、精细描述方面起着基础和关键支撑作用。很多数据挖掘和反演技术都被用来进行基于地震和测井数据的岩性预测，如主成分分析、判别因子分析、自组织映射、神经网络等。现有技术中，应用人工神经网络能够较好地解决海相沉积环境下或是孔渗性能较好的常规储层的岩性和流体识别问题。人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连...
【技术保护点】
1.一种在模糊逻辑框架下基于弹性参数的岩性预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n建立多种弹性参数中的每一者对多种岩性中的每一者的隶属函数；/n将多组训练数据的弹性参数代入隶属函数，得到每组训练数据中的弹性参数对每种岩性的隶属度，每组训练数据包括多种弹性参数和对应的真实岩性；/n基于所述隶属度，构建岩性预测模型；/n将待预测弹性参数输入所述岩性预测模型，得到对应的预测岩性。/n
【技术特征摘要】
1.一种在模糊逻辑框架下基于弹性参数的岩性预测方法，其特征在于，所述方法包括：
建立多种弹性参数中的每一者对多种岩性中的每一者的隶属函数；
将多组训练数据的弹性参数代入隶属函数，得到每组训练数据中的弹性参数对每种岩性的隶属度，每组训练数据包括多种弹性参数和对应的真实岩性；
基于所述隶属度，构建岩性预测模型；
将待预测弹性参数输入所述岩性预测模型，得到对应的预测岩性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立多个弹性参数中的每一者对多个岩性中的每一者的隶属函数包括：
根据已知弹性和岩性特征的数据统计每种岩性下弹性参数的分布情况，得到每种岩性下每种弹性参数的频率直方图；
根据所述频率直方图建立每种弹性参数对每种岩性的隶属函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述频率直方图建立每种弹性参数对每种岩性的隶属函数包括：
对所述频率直方图标准化，使频率取值在0到1之间；
用直线依次连接标准化后的频率直方图中各个长方形的上边的中点，构建分段函数作为所述隶属函数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述隶属度，构建岩性预测模型，包括：
针对每组训练数据，对每种岩性，将弹性参数组合中每种弹性参数对该种岩性的隶属度代入组合算子，得到该组训练数据的弹性参数在该弹性参数组合和该组合算子下对该种岩性的综合隶属度，弹性参数组合包括该组训练数据中的部分或全部弹性参数；
针对每组训练数据，选择最大综合隶属度对应的岩性作为该组训练数据的弹性参数在该弹性参数组合和该组合算子下对应的预测岩性；
对照多组训练数据的弹性参数对应的真实岩性和预测岩性，统计在该弹性参数组合和该组合算子下的预测准确率；
得到在多种弹性参数组合和多种组合算子下的预测准确率，选择预测准确率最高的弹性参数组合和组合算子以构建岩性预测模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多种组合算子包括下列中的部分或全部：几何平均、算术平均、调和平均、欧几里得范数、模糊与、模糊或、模糊代数和、模糊γ。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据最大综合隶属度和相对差异，评估每组训练数据的弹性...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇巍，刘喜武，钱恪然，刘炯，霍志周，刘志远，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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