井下参数生成方法、系统、集群及介质、产品技术方案

本申请提供了一种井下参数生成方法，该方法应用于油气勘探开发技术领域，包括：接收用户配置的领域知识，该领域知识包括井下参数的响应方程，接着根据井下参数的响应方程获得井下参数的正演数据，以及获取井下参数的修正数据，然后根据井下参数的正演数据和井下参数的修正数据，生成井下参数的仿真数据。该方法利用井下参数的修正数据对井下参数的正演数据进行修正，生成了与真实数据接近的仿真数据，进而提高了该仿真数据的可用性，能够满足业务需求。需求。需求。

【技术实现步骤摘要】
井下参数生成方法、系统、集群及介质、产品


[0001]本申请涉及油气勘探开发
，尤其涉及一种井下参数生成方法、井下参数生成系统以及计算设备集群、计算机可读存储介质、计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在进行石油或天然气等资源的勘探开发时，通常需要钻井和测井，并获得井下参数。井下参数包括井下地球物理参数以及地质力学数据中的一种或多种。其中，井下地球物理参数通过测井获得。测井是指利用岩层的导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性，测量井下地球物理参数。基于此，井下地球物理参数也可以称为测井数据。地质力学数据是用于描述岩石的力学行为的参数。例如，地质力学数据可以包括泊松比(Poisson's ratio，POIS)等岩石力学参数。上述测井数据、地质力学数据可以随着井深等参数的变化而变化，因此，测井数据、地质力学数据等可以通过测井曲线、地质力学曲线等表征。
[0003]石油或天然气等资源勘探开发过程中测井的数量比较庞大，对每一口井分别测量井下地球物理参数、地质力学数据以获得测井曲线、地质力学曲线，需要进行大量测井操作，大幅增加了成本。为此，业界提出了一种正演法，使得用户无需执行大量测井操作也可以获得测井曲线、地质力学曲线。
[0004]以通过测井正演法获得测井曲线进行示例说明。测井正演法是基于已知地质信息，通过分析地质特征，例如岩石物理特性、地应力等地质特征，来建立物理模型。其中，物理模型可以通过响应方程表征。然后将假设的地层参数作为响应方程的输入可以生成测井曲线。
[0005]然而，物理模型驱动的测井曲线正演生成方案简化了真实的地层情况。即使将与实际情况相符的地层参数作为输入，单纯基于物理模型生成的仿真曲线与真实曲线尚存在一定的偏差。如此，难以满足业务需求。

技术实现思路

[0006]本申请提供了一种井下参数生成方法，该方法基于领域知识获得井下参数的正演数据，然后利用井下参数的修正数据对该正演数据进行修正，进而得到井下参数的仿真数据。如此该仿真数据更接近于井下参数的真实数据，能够满足业务需求。本申请还提供了上述方法对应的装置、设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。
[0007]第一方面，本申请提供了一种井下参数生成方法。该井下参数生成方法可以通过井下参数生成系统实现。该井下参数生成系统可以部署在服务器中，服务器可以是云环境中的云服务器，也可以是本地数据中心的本地服务器。
[0008]具体地，井下参数生成系统接收用户配置的领域知识，该领域知识包括井下参数的响应方程。例如井下参数生成系统可以用户通过终端配置领域知识。终端可以根据用户触发的提交操作，将用户在图形用户界面或命令用户界面配置的领域知识提交给服务器，接着服务器中运行的井下参数生成系统根据用户配置的领域知识进行井下参数的正演，得
到井下参数的正演数据。井下参数生成系统获取井下参数的修正数据。该修正数据用于描述井下参数的正演数据与井下参数的真实数据之间的偏差。然后井下参数生成系统根据该修正数据和正演数据，生成井下参数的仿真数据。例如井下参数生成系统可以利用修正数据对井下参数的正演数据进行修正，进而能够降低通过正演方式得到的正演数据与真实数据之间的偏差。
[0009]在上述方法中，通过井下参数的修正数据对井下参数的正演数据进行修正，得到了与真实数据更加接近的井下参数的仿真数据。该仿真数据具有较高的可用性，能够满足业务需求。例如，通过上述方法得到的井下参数的仿真数据，能够用于测井解释。而且，通过该方法可以减少一些昂贵的测井、取芯等操作，节省测井成本，并且可以快速、便捷地生成井下参数，提高了获得井下参数的效率。
[0010]在一些可能的实现方式中，领域知识还包括地层参数的约束和/或地质参数的约束，基于此，用户还可以在终端提供的图形用户界面或命令用户界面配置地层参数的约束和/或地质参数的约束。接着井下参数生成系统可以根据上述地层参数的约束和/或地质参数的约束以及井下参数的真实数据，获得地层参数和/或地质参数。接着井下参数生成系统可以根据井下参数的响应方程以及上述反演得到的地层参数，获得井下参数的正演数据，同理，井下参数生成系统也可以并根据井下参数的响应方式以及反演得到的地质参数，获得井下参数的正演数据。
[0011]以地层参数为例，井下参数生成系统通过反演的方式，基于地层参数的约束以及井下参数的真实数据，得到的地层参数与假设的地层参数相比，通过反演的方式得到的地层参数更能够反映出地层的真实情况。然后井下参数生成系统基于该反演得到的地层参数，以及井下参数的响应方程进行正演，可以得到更加接近真实数据并且符合物理意义的正演数据，由此可以进一步提高生成的仿真数据的准确度，从而提高该仿真数据的可用性。
[0012]在一些可能的实现方式中，井下参数生成系统可以根据地层参数和/或地质参数获取井下参数的修正数据。例如，井下参数生成系统可以基于地层参数和/或地质参数，通过深度学习的方式，获得井下参数的修正数据。该修正数据用于描述井下参数的正演数据与井下参数的真实数据之间的偏差。
[0013]在一些可能的实现方式中，地层参数和/或地质参数可以通过第一模型学习获得，例如第一模型可以是人工智能模型。第一模型以地层参数的约束和地质参数的约束中至少一个以及井下参数的真实数据为输入，用于学习地层参数和/或地质参数。以地层参数为例，第一模型以地层参数的约束和井下参数的真实数据为输入，以学习地层参数。其中，井下参数可以是测井数据。第一模型还可以采用深度学习模型或多种深度学习模型的组合，以学习地层参数，进而通过该第一模型进行反演得到的地层参数更加准确。
[0014]类似地，井下参数的修正数据可以通过第二模型学习获得，例如第二模型可以是人工智能模型。第二模型以第一模型学习的地层参数和/或地质参数为输入，用于学习正演数据和真实数据的偏差，该偏差可以通过修正数据描述。以地层参数为例，第二模型可以以第一模型学习的地层参数为输入，学习井下参数的修正数据。该井下参数可以是测井数据。
[0015]在一些可能的实现方式中，上述第一模型和第二模型可以通过自监督学习方式联合训练。例如，领域知识中地层参数的约束、地质参数的约束中的至少一个以及井下参数的真实数据输入到第一模型，第一模型可以通过自监督学习的方式学习真实数据如真实曲线
的特征，以及结合地层参数的约束和/或地质参数的约束得到地层参数和/或地质参数。该地层参数和/或地质参数进一步可以输入到第二模型，得到修正数据如修正曲线。井下参数生成系统基于第一模型输出的地层参数和/或地质参数，以及井下参数的响应方程进行正演，得到进行参数的正演数据如正演曲线。然后井下参数生成系统利用修正数据对正演数据进行修正，得到井下参数的仿真数据。该仿真数据接近于真实数据，进而可以根据该仿真数据获得新的样本数据，并利用该新的样本数据进行模型训练。例如将该仿真数据作为新的样本数据输入到第一模型，以用于优化第一模型的参数以及第二模型的参数。
[0016]在一些可能的实现方式中，井下参数包括测井数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种井下参数生成方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户配置的领域知识，所述领域知识包括井下参数的响应方程；根据所述井下参数的响应方程获得所述井下参数的正演数据，以及获取所述井下参数的修正数据；根据所述井下参数的所述正演数据和所述井下参数的所述修正数据，生成所述井下参数的仿真数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述领域知识还包括地层参数的约束和/或地质参数的约束，所述方法还包括：根据所述地层参数的约束和/或地质参数的约束以及所述井下参数的真实数据，获得所述地层参数和/或所述地质参数；所述根据所述井下参数的响应方程获得所述井下参数的正演数据，包括：根据所述井下参数的响应方程和所述地层参数获得所述井下参数的正演数据；和/或，根据所述井下参数的响应方程和所述地质参数获得所述井下参数的正演数据；所述获取所述井下参数的修正数据，包括：根据所述地层参数和/或所述地质参数获取所述井下参数的修正数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地层参数和/或所述地质参数通过第一模型学习获得，所述井下参数的修正数据通过第二模型学习获得，所述第一模型和所述第二模型为人工智能AI模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一模型和所述第二模型通过自监督学习方式联合训练得到。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述井下参数的仿真数据，获得新的样本数据，所述样本数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯圣峦，王怡君，邵蓉波，吴杰文，怀宝兴，肖立志，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：