[發明專利]一種巖石物理約束儲層物性參數反演方法及系統

有效

• 申請號: 201811127346.2
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN110954948B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 白俊雨;劉衛華
• 申請（專利權）人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油物探技術研究院
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 北京知舟專利事務所(普通合伙) 11550
• 代理人: 郭韞

1.一種巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：所述方法利用巖石物理模型由物性參數正演得到彈性參數，利用物性參數和彈性參數構建訓練樣本集，利用訓練樣本集對神經網絡進行訓練得到優化的神經網絡，然后利用優化的神經網絡預測物性參數；

所述方法包括：

(1)，利用研究目標區的巖石物理模型由物性參數正演計算得到彈性參數，然后對物性參數和彈性參數分別進行數據預處理得到預處理后的物性參數和彈性參數；

(2)將所述步驟(1)得到的預處理后的物性參數和彈性參數依次排列，構成訓練樣本集；所述訓練樣本集中每一行是一個樣本，每個樣本包括孔隙度、泥質含量和從該孔隙度、泥質含量正演得到的縱波阻抗、橫波阻抗；

(3)利用步驟(2)得到的訓練樣本集對神經網絡進行訓練，得到優化的神經網絡；

(4)利用步驟(3)得到的優化的神經網絡對三維地震資料進行物性參數預測，得到預測孔隙度和預測泥質含量；

(5)將步驟(4)得到的預測孔隙度和預測泥質含量的數量級標定到測井數據量級，得到孔隙度和泥質含量。

2.根據權利要求1所述的巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：所述步驟(1)中的所述物性參數包括孔隙度和泥質含量；所述彈性參數包括縱波阻抗和橫波阻抗；

所述步驟(1)中的對物性參數和彈性參數分別進行數據預處理的操作包括：

分別對所述物性參數和彈性參數進行歸一化處理，得到歸一化后的孔隙度、泥質含量、縱波阻抗、橫波阻抗。

3.根據權利要求2所述的巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：

所述訓練樣本集中的樣本個數等于測井數據的采樣點數N。

4.根據權利要求3所述的巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：所述步驟(3)的操作包括：

依次將訓練樣本集的每個樣本中的縱波阻抗和橫波阻抗輸入到神經網絡中，所述神經網絡輸出與縱波阻抗和橫波阻抗對應的孔隙度和泥質含量；

利用每個樣本中的孔隙度和泥質含量對神經網絡進行訓練，得到優化的神經網絡。

5.根據權利要求4所述的巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：所述神經網絡采用BP神經網絡。

6.根據權利要求4所述的巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：所述步驟(4)的操作包括：

所述三維地震資料包括三維縱波阻抗和三維橫波阻抗，對所述三維縱波阻抗和三維橫波阻抗分別進行歸一化處理，并將歸一化后的數值映射到訓練樣本集的相應數據的數值范圍內，得到歸一化后的三維縱波阻抗、三維橫波阻抗；

將所述歸一化后的三維縱波阻抗、三維橫波阻抗輸入到優化的神經網絡中，優化的神經網絡輸出預測孔隙度和預測泥質含量。

7.根據權利要求6所述的巖石物理約束儲層物性參數反演方法，其特征在于：所述步驟(5)的操作包括：

首先將步驟(4)得到的預測孔隙度和預測泥質含量分別進行歸一化處理，然后將歸一化后的孔隙度和泥質含量分別變換到測井數據中的孔隙度、泥質含量的數據范圍內，得到孔隙度和泥質含量。