[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

本發明提供了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，屬于地球物理解釋領域。該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。本發明僅需提供訓練樣本數據，對測試數據直接輸出分類結果，極大簡化了傳統的油藏流動單元分類過程。本發明還充分利用了各種測井信息，使得預測結果中蘊含了“不同測井曲線值的大小對不同流動單元類型劃分的貢獻大小不同”信息，測試結果更加可靠，分析過程更加直觀可控。

技術領域

本發明屬于地球物理解釋領域，具體涉及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。

背景技術

流動單元是側向上和垂向上連續的儲集層單元，其內部具有相似的影響流體流動的巖相特征和巖石物理特征，儲層流動單元劃分是研究油田剩余油分布的一種重要方法。常規的流動單元劃分，通常是建立在沉積環境、成巖作用、構造因素、巖石微觀孔隙結構和儲層物性等研究和認識的基礎上，通過分析地層流動帶指數FZI(Flow Zone Index)、砂地比、滲透率、孔隙度、滲透率突進系數、滲透率均值系數和隔夾層分布密度等儲層參數，對流動單元進行劃分。不同的儲層參數組合，可能導致不同的流動單元劃分結果。

目前常見的流動單元分類方法，主要有精細沉積學研究方法、巖石物理相識別做法、FZI劃分法、巖石物性三參數綜合研究法、生產動態資料劃分法、非均質綜合指數法等。通過分析地質、測井、動態資料等，結合聚類分析、判別分析、神經網絡分類等算法，進行劃分。

對油田開發后期剩余油分布研究來說，流動單元劃分是很重要的一項研究內容。但是傳統分類方法考慮因素較多，計算過程復雜，工作量大，并且分類效果受多種因素影響。

發明內容

本發明的目的在于解決上述現有技術中存在的難題，提供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，通過提供分類樣本訓練數據，用概率統計的方法自動計算各類流動單元各種測井曲線值的概率密度分布，依此為依據并結合各類流動單元所占比例，對待預測測井曲線的流動單元進行自動分類，極大簡化了流動單元的分類過程，提高自動化水平，提高分類準確度。

本發明是通過以下技術方案實現的：

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，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；