【技术实现步骤摘要】
一种基于深度神经网络模型的岩相反演方法及系统
[0001]本专利技术属于石油天然气地震勘探
，尤指一种基于深度神经网络模型的岩相反演方法及系统。
技术介绍
[0002]在复杂岩性油气藏勘探和开发过程中，地震相分析(地震波形分类)是预测储层空间展布特征的一种有效而快捷的方法，但只是基于波形变化与油气分布的一个宏观反映，即是定性预测的过程。要进行储层预测，还需利用反演技术实现。目前行业反演总体可以分为基于模型的确定性反演和地质统计学随机反演两大类。
[0003]其中，前者主要是从地震出发，利用褶积模型去子波求取反射系数，获得相对阻抗，反演分辨率低；后者是从井出发，将随机模拟理论与地震反演相结合的反演方法，利用地质统计学思想，通过变差函数表征储层的空间变异性，在此基础上进行受地震阻抗的约束的随机模拟，估计储层的高分辨率分布规律，其结果是一组等概率随机模拟解。
[0004]测井信息是岩性和流体含量的主要信息来源，岩性和流体准确预测的关键是对井进行精确而仔细的分析。针对岩相多样性变化的复杂储层如何进行储层横向和垂...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，该方法包括：采集测井数据；对所述测井数据进行预处理，获取训练集及测试集；其中，所述训练集是由地震属性和岩相指数组合构成的训练样本，所述测试集选取未标记的测井数据；利用井上岩相信息进行首次学习，得到初始深度神经网络模型，并在初始深度神经网络模型中加入地震信息作为新知识进行映射学习，得到第一训练模型；利用所述训练集对第一训练模型进行分类训练，并将所述测试集导入经过训练的模型进行测试，利用测试通过的模型预测沿井眼观察到的每个岩相的概率体，得到最终岩相数据；对所述最终岩相数据进行平滑处理，通过对目的层地震信号的横向变化进行岩相反演，得到岩相反演结果。2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，采集测井数据，包括：根据区域沉积背景，参考薄层的厚度、物性特征及测井曲线形态、岩性组合特征在内的信息，选取用于训练深度神经网络模型的测井数据。3.根据权利要求2所述的基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，采集的测井数据包括：岩石的电性曲线、岩性曲线及地震属性。4.根据权利要求1所述的基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，对所述测井数据进行预处理，获取训练集及测试集，包括：对所述测井数据进行预处理，定义岩相数据，并对每一波形数据标记一地震标签数，构建训练集；选取未标记的测井数据，作为测试集。5.根据权利要求4所述的基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，利用所述训练集对第一训练模型进行分类训练，并将所述测试集导入经过训练的模型进行测试，利用测试通过的模型预测沿井眼观察到的每个相的概率体，得到最终岩相数据，包括：利用所述训练集训练第一训练模型进行分类训练；将所述测试集导入训练后的模型进行测试，得到测试结果，其中包括每个岩相的概率体；将所述预测结果与理想输出结果进行比较；其中，若误差超出预设值范围，测试未通过，继续选取训练集进行模型增强训练；若误差在预设值范围内，结束训练。6.根据权利要求5所述的基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，该方法还包括：当测试未通过时，选取新的训练集进行模型增强训练，调整模型参数并对模型进行优化，直至满足误差在预设值范围内的条件。7.根据权利要求5所述的基于深度神经网络模型的岩相反演方法，其特征在于，对所述最终岩相数据进行平滑处理，包括：对所述最终岩相数据进行逐点处理，通过结构平滑得到连续性数据，并使用倾角、方位
角属性对每个概率量进行平滑处理及采用均值滤波进行平滑处理，得到平滑处理后的岩相数据。8.一种基于深度神经网络模型的岩相反演系统，其特征在于，该系统包括：数据采集模块，用于采集测井数据；预处理模块，用于对所述测井数据进行预...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾雯，巫芙蓉，梁虹，赵洲，雷开强，傅谢媛，
申请(专利权)人：中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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