一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法和装置，所述方法包括获取致密砂砾岩层段的测井曲线和X衍射分析泥质数据；对致密砂砾岩层段的测井曲线校正获取第一测井曲线，将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线；将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，获取对泥岩敏感的第二测井曲线；根据对泥岩敏感的第二测井曲线与X衍射分析泥质数据的关系构建泥岩前馈神经网络模型，根据泥岩前馈神经网络模型计算致密砂砾岩储层泥质含量。本方法计算得到的致密砂砾岩储层泥质含量结果更为接近实际且精度更高，且能够实现多口井的批量化处理，可有效解决致密砂砾岩储层的泥质含量计算这一难题。质含量计算这一难题。质含量计算这一难题。

【技术实现步骤摘要】
一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法和装置


[0001]本专利技术涉及油气田勘探开发领域
，特别涉及一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法和装置。

技术介绍

[0002]泥质是地层中常见的岩性矿物组分，主要指粘土矿物或骨架中粒径小于0.01mm的碎屑物质。泥质含量则是指泥质组分的体积占岩石总体积的比值，为反映储层岩性、物性的重要参数，也是定量化储层表征的基础。在地质找矿、油气勘探开发中，泥质含量可应用于地层岩性识别及地质参数计算，主要可应用在地层岩性组分计算、地层孔隙度校正和饱和度计算校正。
[0003]钻井后获取泥质含量的方法主要有两种，一种是通过对获取的岩心或者岩屑进行直接测量分析，但受到取样工作的限制，不可能进行连续取样分析，因而获得的泥质含量数据极为有限。另一种方法是通过建立测井数据与泥质含量之间的关系，通过测井数据来计算泥质含量，这种方法能够得到井上连续的泥质含量分布，数据信息丰富。针对常规的碎屑岩地层，利用测井数据计算泥质含量的方法主要包括2种：一是基于自然伽马曲线采用经验公式计算，二是基于密度和中子曲线采用交会计算。
[0004]对于复杂致密砂砾岩储层，采用传统方法进行泥质含量计算方法存在明显的不适应，其原因在于：(1)砂砾岩储层中的自然伽马放射性测量值，部分来自于非泥质(主要为砾石)中的长石或中高放射性矿物，采用基于自然伽马的泥质含量计算经验公式，不能有效区分泥质与非泥质成分的贡献率，因此不能得到准确的泥质含量。(2)砂砾岩储层中岩性组分复杂，在未知矿物组分及含量的情况下，难以准确确定地层的密度、中子骨架值，采用中子
‑
密度曲线交会法进行泥质含量计算，将因骨架值的不确定性导致计算误差较大。
[0005]因此，基于线性关系的传统方法难以获取复杂致密砂砾岩储层准确的泥质含量，并给后续的孔、渗、饱参数计算及储层评价工作带来极大困难。如何获取准确的泥质含量参数，成为致密砂砾岩储层油气评价的首要和关键问题之一。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对目前常规方法无法准确计算致密砾岩储层泥质含量的问题，采用信息融合方式提取与泥质含量相关的测井属性曲线后，以X衍射样品分析的泥质含量数据为学习目标，各测井曲线数据为训练样本，基于深度前馈神经网络模型的建立来描述各测井属性与泥质含量之间的非线性关系，并将该关系应用到预测井中进行拟合计算，得到计算的泥质含量结果，从而克服传统泥质含量计算方法不能解决非线性的问题和对致密砂砾岩储层适用性差的缺陷。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法，所述方法包括，
[0008]获取致密砂砾岩层段的测井曲线和X衍射分析泥质数据；
[0009]对致密砂砾岩层段的测井曲线校正获取第一测井曲线，将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线；
[0010]将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，获取对泥岩敏感的第二测井曲线；
[0011]根据对泥岩敏感的第二测井曲线与X衍射分析泥质数据的关系构建泥岩前馈神经网络模型，根据泥岩前馈神经网络模型计算致密砂砾岩储层泥质含量。
[0012]进一步地，对致密砂砾岩层段的测井曲线校正获取第一测井曲线，将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线，包括，
[0013]将致密砂砾岩层段的测井曲线中的空值、无效值以及超出地层测井正常响应的异常值进行清洗获取第一测井曲线；
[0014]将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线，其中，函数变换包括幂函数变换。
[0015]进一步地，将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，获取对泥岩敏感的第二测井曲线，包括，
[0016]将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，分析第二测井曲线对X衍射分析泥质数据的相关性，并进行排序，获取X衍射分析泥质数据相关度最高的第二测井曲线。
[0017]进一步地，根据对泥岩敏感的第二测井曲线与X衍射分析泥质数据的关系构建泥岩前馈神经网络模型，包括，
[0018]将X衍射分析泥质数据相关度最高的第二测井曲线的数据构建成矩阵，将所述矩阵作为学习样本，X衍射分析泥质数据作为目标样本构建初步前馈神经网络模型；
[0019]将初步前馈神经网络模型进行训练获取泥岩前馈神经网络模型。
[0020]进一步地，将初步前馈神经网络模型进行训练获取泥岩前馈神经网络模型，包括，
[0021]设置输入层节点数、中间隐藏层和输出层节点。
[0022]进一步地，第一测井曲线包括声波时差、自然伽马测井、中子测井、深侧向电阻率和密度测井曲线。
[0023]本专利技术还提供了一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算装置，所述装置包括，获取单元，用于获取致密砂砾岩层段的测井曲线和X衍射分析泥质数据；
[0024]处理单元，用于对致密砂砾岩层段的测井曲线校正获取第一测井曲线，将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线；
[0025]拟合单元，用于将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，获取对泥岩敏感的第二测井曲线；
[0026]计算单元，用于根据对泥岩敏感的第二测井曲线与X衍射分析泥质数据的关系构建泥岩前馈神经网络模型，根据泥岩前馈神经网络模型计算致密砂砾岩储层泥质含量。
[0027]进一步地，所述处理单元包括数据清洗模块和函数变换模块，
[0028]数据清洗模块，用于将致密砂砾岩层段的测井曲线中的空值、无效值以及超出地层测井正常响应的异常值进行清洗获取第一测井曲线；
[0029]函数变换模块，用于将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线，其中，函数变换包括幂函数变换。
[0030]进一步地，所述拟合单元具体用于将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，分析第二测井曲线对X衍射分析泥质数据的相关性，并进行排序，获取X衍射分析泥质数
据相关度最高的第二测井曲线。
[0031]进一步地，所述计算单元包括模型建立模块和模型训练模块，
[0032]模型建立模块，用于将X衍射分析泥质数据相关度最高的第二测井曲线的数据构建成矩阵，将所述矩阵作为学习样本，X衍射分析泥质数据作为目标样本构建初步前馈神经网络模型；
[0033]模型训练模块，用于将初步前馈神经网络模型进行训练获取泥岩前馈神经网络模型。
[0034]相对于现有技术，本专利技术具有以下的有益效果：
[0035]本专利技术提供的致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法，是基于X衍射岩样泥质含量分析数据，采用深度前馈神经网络模型建立测井曲线属性与泥质含量之间的非线性关系，来实现此类储层中自然伽马、密度以及声波时差等测井数据与泥质含量进行描述和计算。本方法计算得到的致密砂砾岩储层泥质含量结果更为接近实际且精度更高，且能够实现多口井的批量化处理，可有效解决致密砂砾岩储层的泥质含量计算这一难题。
附图说明
[0036]图1示出了本专利技术实施例的一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法的流程图；
[0037]图2示出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种致密砂砾岩储层泥质含量的计算方法，其特征在于，所述方法包括，获取致密砂砾岩层段的测井曲线和X衍射分析泥质数据；对致密砂砾岩层段的测井曲线校正获取第一测井曲线，将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线；将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，获取对泥岩敏感的第二测井曲线；根据对泥岩敏感的第二测井曲线与X衍射分析泥质数据的关系构建泥岩前馈神经网络模型，根据泥岩前馈神经网络模型计算致密砂砾岩储层泥质含量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对致密砂砾岩层段的测井曲线校正获取第一测井曲线，将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线，包括，将致密砂砾岩层段的测井曲线中的空值、无效值以及超出地层测井正常响应的异常值进行清洗获取第一测井曲线；将第一测井曲线函数变换获取第二测井曲线，其中，函数变换包括幂函数变换。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，获取对泥岩敏感的第二测井曲线，包括，将第二测井曲线与X衍射分析泥质数据建立关系，分析第二测井曲线对X衍射分析泥质数据的相关性，并进行排序，获取X衍射分析泥质数据相关度最高的第二测井曲线。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据对泥岩敏感的第二测井曲线与X衍射分析泥质数据的关系构建泥岩前馈神经网络模型，包括，将X衍射分析泥质数据相关度最高的第二测井曲线的数据构建成矩阵，将所述矩阵作为学习样本，X衍射分析泥质数据作为目标样本构建初步前馈神经网络模型；将初步前馈神经网络模型进行训练获取泥岩前馈神经网络模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将初步前馈神经网络模型进行训练获取泥岩前馈神经网络模型，包括，设置输入层节点数、中间隐藏层和输出...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡水清，蒋庆平，李胜，何辉，刘灿华，秦勇，胡龙杰，汪莉彬，刘畅，胡亚斐，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：