[發明專利]一種基于測井數據概率統計預測油藏流動單元類型的方法

有效

• 申請號: 201811136158.6
• 申請日: 2018-09-28
• 公開（公告）號: CN110969272B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 索重輝;張衛華;劉衛華;薛詩桂
• 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: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06Q50/02
• 代理公司: 北京知舟專利事務所(普通合伙) 11550
• 代理人: 郭韞

1.一種基于測井數據概率統計預測油藏流動單元類型的方法，其特征在于：所述方法首先根據訓練樣本集建立每類流動單元對應的測井曲線的概率密度模板，然后將待預測分類的一組測井曲線值與每類流動單元對應的概率密度模板逐一進行比較，求出每種測井曲線值在每類流動單元中的概率值，最后利用概率值預測待預測分類的一組測井曲線值對應的油藏流動單元類型；

所述方法包括：

假設油藏工區共有n種測井曲線，根據測井曲線值的不同，劃分為m類流動單元；所述訓練樣本集包括Num個訓練樣本，每個訓練樣本包括n種測井曲線值，且每個訓練樣本的流動單元類型是已知的；所述待預測分類的一組測井曲線值包括n種測井曲線值；

第一步，對訓練樣本集中每個訓練樣本的所有測井曲線值和待預測分類的一組測井曲線值分別進行歸一化處理，將所有測井曲線值歸一化到0~1的范圍內，即每種測井曲線值的最大值設為1，最小值設為0；

第二步，對訓練樣本集中的所有訓練樣本分別進行統計：統計各個訓練樣本中的第i類流動單元的第j種測井曲線的概率分布，并擬合得到每類流動單元對應的n個測井曲線的概率密度模板，其中，i∈1~m，j∈1~n；

第三步，將待預測分類的一組測井曲線值與第二步得到的各個概率密度模板逐一進行比較，共得到m×n個概率值；

第四步，將第三步得到的同一類流動單元的n個概率值相乘，得到該類流動單元的總概率值P_i；

第五步，將m類流動單元的總概率值P_i由大到小進行排序得到總概率值序列，判斷總概率值序列中最大的總概率值是否與其他總概率值不屬于同一個數量級，如果是，則判定待預測分類的一組測井曲線值的流動單元類型為最大的總概率值對應的流動單元類型，然后轉入第七步；如果否，則找到屬于同一數量級的前k個總概率值P_i；1k≤m，然后轉入第六步；

第六步，根據前k個總概率值P_i對應的流動單元在訓練樣本集中所占的比例，確定待預測分類的一組測井曲線值的流動單元類型；

第七步，輸出待預測分類的一組測井曲線值的流動單元類型。

2.根據權利要求1所述的基于測井數據概率統計預測油藏流動單元類型的方法，其特征在于：所述第二步中的擬合得到每類流動單元對應的n個測井曲線的概率密度模板的操作包括：

利用統計得到的所有訓練樣本中的第i類流動單元的第j種測井曲線的概率分布，采用高斯曲線進行擬合得到每類流動單元對應的n個概率密度曲線，所述概率密度曲線所在的坐標圖即為概率密度模板；所述概率密度模板的橫坐標是歸一化后的測井曲線值，縱坐標是概率；

在概率密度曲線中設有調節參數c，c的值越大，擬合程度越低，c的值越小，擬合程度越高。

3.根據權利要求2所述的基于測井數據概率統計預測油藏流動單元類型的方法，其特征在于：所述第三步的操作包括：

設待預測分類的一組測井曲線值分別為L₁, L₂, L₃,…, L_n，將其分別與第i類流動單元的概率密度模板進行比較得到每個測井曲線值對應第i類流動單元的概率，包括：L₁對應第i類流動單元的概率Pⁱ_L1, L₂對應第i類流動單元的概率Pⁱ_L2, 以此類推，直到L_n對應第i類流動單元的概率Pⁱ_Ln；依次對m類流動單元處理完后，共得到的m×n個概率值。

4.根據權利要求3所述的基于測井數據概率統計預測油藏流動單元類型的方法，其特征在于：所述將其分別與第i類流動單元的概率密度模板進行比較得到每個測井曲線值對應第i類流動單元的概率的操作包括：

依次對n種測井曲線值中的每種測井曲線值進行以下處理：

在第i類流動單元的概率密度模板中，過該種測井曲線值對應的橫坐標上的點做垂直線，過該垂直線與概率密度曲線的交點做水平線，該水平線與縱坐標的交點對應的數值即為該種測井曲線值的概率。