【技术实现步骤摘要】
本申请涉及地球物理勘探领域，特别涉及一种测井曲线的获取方法、装置以及电子设备。
技术介绍
1、地震资料解释过程中，在低渗、致密、岩性组分多等储层条件复杂地区，通过曲线优化提高电性对储层的识别能力是一项常见而重要的工作。
2、相关技术中，针对不同储层电性特征区分不明，影响反演精度的难题，存在多种解决方案，例如，使用曲线敏感性交会分析等手段，重新拟合一条曲线，使其能够区分开不同储层，提升电性对储层的识别能力。但上述方法并未充分考虑参与重构曲线井的空间分布，造成缺乏指示特征的井也参与了曲线重构，从而导致曲线重构效果不佳。
3、因此，如何对测井曲线进行优化，提高电性对储层的识别能力，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种测井曲线的获取方法、装置、电子设备和存储介质，用于对测井曲线进行优化，提高电性对储层的识别能力。
2、本申请实施例之一提供一种测井曲线的获取方法，所述方法包括：获取目标工区的各个测井的地震响应数据；使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的所述地震响应数据，得到所述目标工区的各个测井的预测测井相；其中，所述测井相识别模型为训练后的机器学习模型；根据所述目标工区的各个测井的预测测井相，得到多个目标测井；其中，所述目标测井为优势相范围内的测井；对每一个所述目标测井，进行如下处理：使用不同的曲线测井方法，得到所述目标测井的多种原始测井曲线；利用预设敏感曲线筛选算法，从多种所述原始测井曲线中确定出敏感曲线；根据所述敏感曲
3、在一些实施例中，通过以下方式得到所述测井相识别模型：获取训练样本集；其中，所述训练样本集包括多组训练样本，每一组所述训练样本包括作为样本数据的地震响应数据和作为标签的测井相；使用初始测井相识别模型，处理所述每一组训练样本中的地震响应数据，得到每一组所述训练样本中的地震响应数据对应的预测测井相；其中，所述初始测井相识别模型为聚类模型；根据每一组所述训练样本中地震响应数据对应的预测测井相与所述地震响应数据的标签之间的差异，调整所述初始测井相识别模型的参数，直至满足模型的收敛条件，得到训练后的测井相识别模型。
4、在一些实施例中，所述获取训练样本集，包括：利用井震联合技术，处理多个测井的测井相与地震响应数据，得到测井相与地震响应数据之间的对应关系；根据所述测井相与地震响应数据之间的对应关系，将每一类地震响应数据和与其对应的测井相，作为所述训练样本集中的一组训练样本。
5、在一些实施例中，所述测井相识别模型为聚类模型，所述使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的所述地震响应数据，得到所述目标工区的各个测井的预测测井相，包括：使用所述测井相识别模型对各个测井的所述地震响应数据进行聚类，得到多个地震响应数据集合和其对应的预测测井相；将每一个所述地震响应数据集合对应的预测测井相，作为所述地震响应数据集合中各个地震响应数据对应的测井的预测测井相。
6、本申请实施例之一提供一种测井曲线的获取装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取目标工区的各个测井的地震响应数据；第二获取模块，用于使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的所述地震响应数据，得到所述目标工区的各个测井的预测测井相；其中，所述测井相识别模型为训练后的机器学习模型；第三获取模块，用于根据所述目标工区的各个测井的预测测井相，得到多个目标测井；其中，所述目标测井为优势相范围内的测井；第四获取模块，用于对每一个所述目标测井，进行如下处理：使用不同的曲线测井方法，得到所述目标测井的多种原始测井曲线；利用预设敏感曲线筛选算法，从多种所述原始测井曲线中确定出敏感曲线；根据所述敏感曲线，利用预设曲线优化算法，得到所述目标测井的最终测井曲线。
7、本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行如上所述的方法。
8、本申请实施例提供一种存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序被运行时，执行如上所述的方法。
9、本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比至少具有如下优点：
10、本申请提供的实施例中，使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的地震响应数据，得到目标工区的各个测井的预测测井相；根据目标工区的各个测井的预测测井相，得到多个目标测井；对每一个目标测井，进行如下处理：使用不同的曲线测井方法，得到目标测井的多种原始测井曲线；利用预设敏感曲线筛选算法，从多种原始测井曲线中确定出敏感曲线；根据敏感曲线，利用预设曲线优化算法，得到目标测井的最终测井曲线。从而可以对测井曲线进行有效优化，提高电性对储层的识别能力。
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1.一种测井曲线的获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式得到所述测井相识别模型：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测井相识别模型为聚类模型，所述使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的所述地震响应数据，得到所述目标工区的各个测井的预测测井相，包括：
5.一种测井曲线的获取装置，其特征在于，所述装置包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，通过以下方式得到所述测井相识别模型：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述测井相识别模型为聚类模型，所述使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的所述地震响应数据，得到所述目标工区的各个测井的预测测井相，包括：
9.一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行如权利要求1至4中任一项所
10.一种存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序被运行时，执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种测井曲线的获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式得到所述测井相识别模型：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测井相识别模型为聚类模型，所述使用训练后的测井相识别模型，处理各个测井的所述地震响应数据，得到所述目标工区的各个测井的预测测井相，包括：
5.一种测井曲线的获取装置，其特征在于，所述装置包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，通过以下方式得到所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李凯，张胜，马子涵，陈志刚，沈亚，王雅迪，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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