正演测井数据集的构建方法、使用方法、设备和介质技术

本申请提供一种正演测井数据集的构建方法、使用方法、设备和介质，涉及石油勘探技术领域。获取待勘测区域对应的虚拟区域的地质信息和地层环境；根据地质信息，预测储层物性和岩石类型；根据储层物性、岩石类型和地层环境构建地层模型和井筒模型；根据地质信息、地层模型与井筒模型，确定储层物性参数、测井响应方程和区域性解释参数；根据储层物性参数、测井响应方程和区域性解释参数，得到理论常规测井响应值组合，并构建待勘测区域对应的正演测井数据集。储层物性参数等可以作为数据标签，保证数据标签的真实性和准确性；构建的测井数据集可以作为实测数据集的有效补充，有效提高测井数据集的数量和质量，进而可以提升测井模型的预测准确率。的预测准确率。的预测准确率。

【技术实现步骤摘要】
正演测井数据集的构建方法、使用方法、设备和介质


[0001]本申请涉及石油勘探
，尤其涉及一种正演测井数据集的构建方法、使用方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]在石油勘探
中，基于数据驱动的机器学习智能地球物理测井有望显著提高测井资料处理与解释的效率，因此，具有广阔的应用前景。然而，在实际应用中，一方面，基于数据驱动的机器学习智能地球物理测井，如，储层物性参数预测面临小样本、少标签和可解释性差等问题；另一方面，人工解释实测数据是基于数据驱动的机器学习智能地球物理测井数据集标签的主要来源，但井下油气储层复杂多样，加之测井反演的多解性和地层的非均质性，实测数据集的人工解释标签，不仅量少，可靠性也存疑。
[0003]为提升测井数据集的数据质量，相关技术通常是利用现有测井数据生成综合测井曲线的机器学习方法或使用无监督人工神经网络补全缺省测井数据的方法，但仍存在训练得到的测井模型预测的准确率低的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种正演测井数据集的构建方法、使用方法、设备和介质，用以解决通过测井数据集训本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种正演测井数据集的构建方法，其特征在于，包括：获取待勘测区域对应的虚拟区域的地质信息和地层环境，所述虚拟区域是根据所述待勘探区域的实际情况模拟的；根据所述地质信息，预测储层物性和岩石类型；根据所述储层物性、所述岩石类型和所述地层环境构建地层模型和井筒模型；根据所述地质信息、所述地层模型与所述井筒模型，确定储层物性参数、测井响应方程和区域性解释参数；根据所述储层物性参数、所述测井响应方程和所述区域性解释参数，得到理论常规测井响应值组合；根据所述理论常规测井响应值组合，构建所述待勘测区域对应的正演测井数据集。2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述根据所述储层物性、所述岩石类型和所述地层环境构建地层模型和井筒模型，包括：根据所述储层物性和所述岩石类型，得到岩石成分的占比和孔隙流体的占比，其中，所述储层物性包括岩石结构、储集空间类型和孔隙结构，所述岩石类型包括岩石成分；根据岩石成分的占比、所述孔隙流体的占比和所述地层环境，构建地层模型，并得到储层物性参数的参数范围，所述地层模型满足物质平衡方程，所述储层物性参数包括孔隙度；根据所述孔隙度、所述孔隙结构、所述待勘探区域的井的类型和钻井液类型，构建井筒模型，所述井筒模型满足物理模型要求。3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，所述根据所述地质信息、所述地层模型与所述井筒模型，确定储层物性参数、测井响应方程和区域性解释参数，包括：根据所述地质信息，在所述参数范围内确定储层物性参数，所述储层物性参数遵循物质平衡方程；根据所述正演测井数据集对应的测井响应值类型、所述地层模型和所述井筒模型，确定测井响应方程；根据所述地质信息，确定所述测井响应方程的区域性解释参数。4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，所述根据所述储层物性参数、所述测井响应方程和所述区域性解释参数，得到理论常规测井响应值组合，包括：将所述储层物性参数和所述区域性解释参数代入所述测井响应方程中，得到理论常规测井响应值组合，所述理论常规测井响应值组合包括补偿密度、声波时差、补偿中子、深电阻率、中电阻率、浅电阻率、自然伽马、自然电位以及井径。5.根据权利要求1至4中任一项所述的构建方法，其特征在于，所述根据所述理论常规测井响应值组合，构建所述待勘...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖立志，邵蓉波，廖广志，方誉，罗刚，陈梦玲，付建伟，罗嗣慧，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：