本发明专利技术公开了一种基于模式识别的隔夹层识别方法、系统、设备及介质，选取多个不同隔夹层类型的岩心样品的数据；对不同隔夹层类型在常规测井曲线上进行响应特征分析，并结合倾角测井资料，确定所选岩心样品反映隔夹层类型的敏感测井曲线；利用隔夹层敏感测井曲线，通过Fisher降维法得到求取典则函数；利用典则函数，对多参数高维的测井参数数据体进行降维，根据最小平方误差准则函数的梯度下降算法，求取不同隔夹层类型对应的判别函数；将待判深度段的测井值代入以上各个判别函数中计算，比较计算后的判别函数值，最大的判别函数值所对应的隔夹层类型为该深度段隔夹层类型。能够准确区分出不同隔夹层，提高隔夹层识别精度、简化识别步骤繁琐。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于测井领域，涉及一种基于模式识别的隔夹层识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、隔夹层在陆相沉积中是普遍存在的，其规模、展布及在储层中的发育位置对流体的流动有重要影响，隔夹层数据是油田开发中后期储层描述的重要内容。单井隔夹层的识别、隔夹层井间对比，对剩余油挖潜具有重要的意义。
2、随着油田开发的深入，油井生产进入高含水期，开发面临的核心问题是底水锥进，而隔夹层对于抑制底水锥进具有较好的效果，因此，开展储层隔夹层识别，在油藏精细刻画及剩余油评价中有着重要的作用。目前国内外研究人员对储层隔夹层识别的主要方法包括，利用野外观测结果，采用现代沉积理论、沉积模式等进行概念化，基于数学拟合，对隔夹层的分布进行定性-半定量研究；以岩心、录井、测井分析为手段，个别辅以精细地震解释、井间地震等，识别隔夹层；结合不同类型隔夹层测井响应特征，建立隔夹层识别图版；随着计算机技术的进步，人工智能技术也逐渐被应用于隔夹层识别中，以上方法均取得一定的适用效果。但上述方法要么识别精度不高，要么就是识别步骤繁琐，无法有效的推广。
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【技术保护点】
1.一种基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，S1中，岩心样品的隔夹层类型通过岩心分析实验方法得到。
3.根据权利要求1所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，S2中，通过岩心及测井资料，确立隔夹层与常规测井及倾角测井数据的相关关系，进而确定所选岩心样品反映隔夹层类型的敏感测井曲线。
4.根据权利要求1所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，S3中，利用确定的敏感测井曲线，构造出k类测井参数向量矩阵Xk＝(xk1,xk2,…,xkn)T,k为隔夹层的类...
【技术特征摘要】
1.一种基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，s1中，岩心样品的隔夹层类型通过岩心分析实验方法得到。
3.根据权利要求1所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，s2中，通过岩心及测井资料，确立隔夹层与常规测井及倾角测井数据的相关关系，进而确定所选岩心样品反映隔夹层类型的敏感测井曲线。
4.根据权利要求1所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，s3中，利用确定的敏感测井曲线，构造出k类测井参数向量矩阵xk＝(xk1,xk2,…,xkn)t,k为隔夹层的类型数量，n为每类样本数，xki为第k类的第i个样品点对应的测井参数向量；采用fisher判别的原理，求能够将总体尽可能分开的投影方向a，对原数据系统进行坐标变换，进而提取隔夹层判别特征。
5.根据权利要求4所述的基于模式识别的隔夹层识别方法，其特征在于，提取隔夹层判别特征的过程为：样品点xki在a方向的投影为atxki，t表示矩阵的转置，各类测井数据的投影为：gk：atxk1…atxknk＝1,2…5将gk组中数据投影的均值记...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄若坤，王超，虞兵，鲁明宇，吴刚，张承森，信毅，吴兴能，郭克才，荣俊卿，贾旭楠，王开宇，陈蓉，于红枫，王俊，黄时祯，杨珺茹，韩杰，王美玲，旷曦域，荣伟，
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：
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