声波参数曲线预测、测井曲线预测方法及电子设备技术

本说明书公开了声波参数曲线预测、测井曲线预测方法及电子设备，其中声波参数曲线预测方法包括：获取目标勘探区域中的目标井对应的目标测井曲线；将所述目标测井曲线中各采样深度对应的测井数据输入预先训练的第一网络模型，得到各采样深度对应的预测数据；其中，所述第一网络模型是以所述目标勘探区域中的样本井对应的目标测井曲线中各采样深度对应的测井数据为输入，以所述样本井对应的声波参数曲线中各采样深度对应的测井数据为输出训练得到的；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的声波参数预测曲线。该方法可以通过样本井的测井曲线与声波参数曲线的关联关系，基于目标井的测井曲线预测目标井的声波参数曲线。的声波参数曲线。的声波参数曲线。

【技术实现步骤摘要】
声波参数曲线预测、测井曲线预测方法及电子设备


[0001]本申请涉及地震反演
，特别涉及声波参数曲线预测、测井曲线预测方法及电子设备。

技术介绍

[0002]在地震反演
，经常需要用到测井参数对储层进行分析。然而，现有钻井的测井资料中通常会出现一些井的某类测井曲线缺失，或者一些井的某类测井曲线的部分深度段的数据缺失的情况。这就导致在采用测井参数对储层进行分析时，数据资料不全，影响分析结果。目前尚未提出有效的解决方式。

技术实现思路

[0003]本申请实施方式的目的是提供声波参数曲线预测、测井曲线预测方法及电子设备，以解决现有测井曲线数据缺失的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本说明书第一方面提供一种声波参数曲线预测方法，包括：获取目标勘探区域中的目标井对应的目标测井曲线；将所述目标测井曲线中各采样深度对应的测井数据输入预先训练的第一网络模型，得到各采样深度对应的预测数据；其中，所述第一网络模型是以所述目标勘探区域中的样本井对应的目标测井曲线中各采样深度对应的测井数据为输入，以所述样本井对应的声波参数曲线中各采样深度对应的测井数据为输出训练得到的；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的声波参数预测曲线。
[0005]在一些实施例中，所述目标测井曲线为对储层敏感的测井曲线；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的声波参数预测曲线之后，还包括：基于所述声波参数预测曲线，识别所述目标井所在的勘探区域的岩性。
[0006]在一些实施例中，按照以下步骤训练所述第一网络模型，直至第二数据小于或等于第一预设阈值后，结束训练，并输出第一网络模型的参数：获取所述目标勘探区域中的样本井对应的目标测井曲线样本和声波参数曲线样本；将所述测井曲线样本中各深度对应的测井输入第一网络模型，得到各深度对应的预测数据；计算每个深度对应的预测数据与所述声波参数曲线样本中的测井数据之间差值的平方作为第一数据，并计算各深度对应的第一数据的和作为第二数据；在第二数据大于第一预设阈值的情况下，根据所述第二数据确定第一网络模型中参数的调整量，并根据所述调整量调整第一网络模型中的参数，得到新的第一网络模型；
[0007]在一些实施例中，所述第一网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中隐含层各节点的激励函数为小波基函数；相应地，根据所述第二数据确定第一网络模型中参数的调整量，并根据所述调整量调整第一网络模型中的参数，包括：根据所述第二数据确定小波基函数的伸缩量和平移量；根据所述伸缩量调整小波基函数的尺度系数，根据所述平移量调整小波基函数的位置系数。
[0008]在一些实施例中，所述第一网络模型的输入层包括多个节点，每个节点对应一类测井曲线。
[0009]在一些实施例中，获取目标井对应的目标测井曲线，包括：获取目标井对应的多类测井曲线和声波参数曲线；分别计算所述多类测井曲线中每类测井曲线与声波参数曲线的相关系数；筛选出相关系数大于或等于第二预设阈值的测井曲线，并作为对储层敏感的测井曲线。
[0010]本说明书第二方面提供一种测井曲线预测方法，获取目标勘探区域中的目标井对应的第一类测井曲线；将所述第一类测井曲线中各采样深度对应的测井数据输入预先训练的第二网络模型，得到各采样深度对应的预测数据；其中，所述第二网络模型是以所述目标勘探区域中的样本井的第一类测井曲线为输入，以样本井的第二类测井曲线为输出训练得到的；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的预测的第二类测井曲线。
[0011]本说明书第三方面提供一种测井曲线预测方法，获取目标井对应的第一深度段中各深度对应的第一类测井数据；将所述第一深度段中各深度对应的第一类测井数据输入预先训练的第三网络模型，得到各采样深度对应的预测数据；其中，所述第三网络模型是以所述目标井对应的第二深度段中各深度对应的第一类测井数据为输入，以所述第二深度段中各深度对应的第二类测井数据为输出训练得到的；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的预测的第一深度段的第二类测井曲线。
[0012]本说明书第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现第一方面至第三方面任一项所述方法的步骤。
[0013]本说明书第五方面提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现第一方面至第三方面任一项所述方法的步骤。
[0014]上述声波参数曲线预测方法，采用目标勘探区域的样本井对应的目标测井曲线作为输入，样本井对应的声波参数曲线作为输出训练得到第一网络模型，然后将该目标勘探区域内目标井的目标测井曲线输入第一网络模型，得到目标井对应的声波参数测井曲线。该方法将目标勘探区域内测井曲线与声波参数曲线之间的非线性关联关系通过训练模型的方式表现在第一网络模型中，从而可以通过第一网络模型预测目标井的声波参数曲线，也即，该方法可以通过样本井的测井曲线与声波参数曲线的关联关系，基于目标井的测井曲线预测目标井的声波参数曲线。
[0015]上述测井曲线预测方法，采用目标勘探区域的样本井对应的第一类测井曲线作为输入，样本井对应的第二类测井曲线作为输出训练得到第二网络模型，然后将该目标勘探区域内目标井的第一类测井曲线输入第二网络模型，得到目标井对应的第二类测井曲线。该方法将目标勘探区域内第一类测井曲线与第二类测井曲线之间的非线性关联关系通过训练模型的方式表现在第二网络模型中，从而可以通过第二网络模型预测目标井的第二类测井曲线，也即，该方法可以通过样本井的第一类测井曲线与第二类测井曲线的关联关系，基于目标井的第一类测井曲线预测目标井的第二类测井曲线。
[0016]上述测井曲线预测方法，采用目标井第二深度段的第一类测井数据作为输入，目
标井第二深度段的第二类测井曲线作为输出训练得到第三网络模型，然后将该目标井第一深度段的第一类测井曲线输入第三网络模型，得到目标井第一深度段的第二类测井曲线。该方法将目标井第一类测井曲线与第二类测井曲线之间的非线性关联关系通过训练模型的方式表现在第三网络模型中，从而可以通过第三网络模型预测目标井的其他深度段的第二类测井曲线，也即，该方法可以通过目标井第二深度段的第一类测井曲线与第二类测井曲线的关联关系，基于目标井第一深度段的第一类测井曲线预测目标井第一深度段的第二类测井曲线。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1示出了本说明书提供的声波参数曲线预测方法的一种实施例的方法流程图；
[0019]图2示出了第一网络模型的训练方法流程图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种声波参数曲线预测方法，其特征在于，包括：获取目标勘探区域中的目标井对应的目标测井曲线；将所述目标测井曲线中各采样深度对应的测井数据输入预先训练的第一网络模型，得到各采样深度对应的预测数据；其中，所述第一网络模型是以所述目标勘探区域中的样本井对应的目标测井曲线中各采样深度对应的测井数据为输入，以所述样本井对应的声波参数曲线中各采样深度对应的测井数据为输出训练得到的；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的声波参数预测曲线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标测井曲线为对储层敏感的测井曲线；以各采样深度对应的预测数据构成的曲线作为所述目标井对应的声波参数预测曲线之后，还包括：基于所述声波参数预测曲线，识别所述目标井所在的勘探区域的岩性。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下步骤训练所述第一网络模型，直至第二数据小于或等于第一预设阈值后，结束训练，并输出第一网络模型的参数：获取所述目标勘探区域中的样本井对应的目标测井曲线样本和声波参数曲线样本；将所述测井曲线样本中各深度对应的测井输入第一网络模型，得到各深度对应的预测数据；计算每个深度对应的预测数据与所述声波参数曲线样本中的测井数据之间差值的平方作为第一数据，并计算各深度对应的第一数据的和作为第二数据；在第二数据大于第一预设阈值的情况下，根据所述第二数据确定第一网络模型中参数的调整量，并根据所述调整量调整第一网络模型中的参数，得到新的第一网络模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中隐含层各节点的激励函数为小波基函数；相应地，根据所述第二数据确定第一网络模型中参数的调整量，并根据所述调整量调整第一网络模型中的参数，包括：根据所述第二数据确定小波基函数的伸缩量和平移量；根据所述伸缩量调整小波基函数的尺度系数，根据所述平移...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，李晨曦，冯子豪，尤香棱，马昕箬，李晋，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：