[發(fā)明專利]一種基于小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)地震測(cè)井超高分辨率數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110582235.6
• 申請(qǐng)日: 2021-05-27
• 公開（公告）號(hào): CN113267816B
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊建禮;常新偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京珠瑪陽光科技有限公司
• 主分類號(hào): G01V1/50
• 分類號(hào): G01V1/50
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1.一種基于小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)地震測(cè)井超高分辨率數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于通過SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)建立三個(gè)頻率成分與目標(biāo)測(cè)井曲線之間非線性關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)地震和測(cè)井超高分辨率數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)；超高分辨率是指縱向分辨率達(dá)到5m以下；其實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟一、疊加地震進(jìn)行道積分處理轉(zhuǎn)換為帶限縱波阻抗，具體疊加地震ΔIp/Ip這一表達(dá)式中Ip是縱波阻抗，是密度和縱波速度的乘積；這部分?jǐn)?shù)據(jù)是中頻部分；

步驟二、利用測(cè)井縱波阻抗數(shù)據(jù)和層位解釋數(shù)據(jù)，通過插值建立三維測(cè)井模型數(shù)據(jù)，所述三維測(cè)井模型數(shù)據(jù)包含低頻、中頻和高頻成分；

步驟三、對(duì)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)插值三維模型分別進(jìn)行低通濾波和帶通濾波，得到井?dāng)?shù)據(jù)模型的低頻部分模型LFmodel和高頻部分模型HFmodel；濾波器參數(shù)根據(jù)實(shí)際地震數(shù)據(jù)的頻譜確定；

步驟四、根據(jù)完成地質(zhì)任務(wù)的需要確定目標(biāo)曲線頻帶范圍，然后設(shè)計(jì)一個(gè)高截濾波器對(duì)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)三維插值模型進(jìn)行高截濾波得到一個(gè)新的三維測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)插值模型，記作tagmodel；若高分辨反演結(jié)果達(dá)到縱向分辨率3m需要0-200Hz頻寬，則將高截濾波器設(shè)置為F1＝200Hz，F(xiàn)2＝210Hz，F(xiàn)3＝0Hz，F(xiàn)4＝0Hz；

步驟五、歸一化處理；分別將帶限地震波阻抗數(shù)據(jù)S、低頻部分模型LFmodel和高頻部分模型HFmodel進(jìn)行歸一化處理，使得它們的數(shù)據(jù)范圍縮放到-1和1之間；這三個(gè)頻率成分?jǐn)?shù)據(jù)分別記作SeisN.sgy、WLFN.sgy和WHFN.sgy；

歸一化公式如下：

其中Ip-縱波阻抗，單位：m/s*g/cc

Ip_max-目的層段最大縱波阻抗，單位：m/s*g/cc

Ip_min-目的層段最小縱波阻抗，單位：m/s*g/cc

步驟六、分別從帶限地震波阻抗數(shù)據(jù)、低頻部分模型、高頻部分模型、tagmodel中沿著所有作為標(biāo)簽井、測(cè)試井的井筒軌跡抽取標(biāo)簽井訓(xùn)練數(shù)據(jù)曲線和驗(yàn)證井的井筒軌跡抽取標(biāo)簽井驗(yàn)證井?dāng)?shù)據(jù)曲線，其中Wtag_n是標(biāo)簽井目標(biāo)曲線數(shù)據(jù)，Ws_n、WLF_n和WHF_n是標(biāo)簽井特征參數(shù)曲線數(shù)據(jù)，n是標(biāo)簽井?dāng)?shù)量，這些數(shù)據(jù)都是訓(xùn)練數(shù)據(jù)；Wtag_m是驗(yàn)證井已知答案數(shù)據(jù)，Ws_m、WLF_m和WHF_m是驗(yàn)證井特征參數(shù)曲線數(shù)據(jù)，m是驗(yàn)證井?dāng)?shù)量，這些數(shù)據(jù)都是測(cè)試數(shù)據(jù)；

步驟七、定義每一口標(biāo)簽井標(biāo)簽數(shù)據(jù)深度段，每一所述標(biāo)簽井標(biāo)簽數(shù)據(jù)深度段將作為這若干口井的訓(xùn)練樣本集；將所有標(biāo)簽井標(biāo)簽數(shù)據(jù)深度段定義在一個(gè)文本文件中；標(biāo)簽井標(biāo)簽數(shù)據(jù)深度段以外的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集數(shù)據(jù)，測(cè)試集數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)的20％以上；

步驟八、選擇所有標(biāo)簽井和標(biāo)簽井標(biāo)簽數(shù)據(jù)深度段文本輸入SVM回歸模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，調(diào)整SVM的三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)即懲罰系數(shù)C、核函數(shù)參數(shù)g、SVR間隔帶p，直到滿足要求的精度，即平方相關(guān)系數(shù)SCC和均方誤差mse都達(dá)到設(shè)定的精度，SCC大于0.7，此時(shí)輸出一個(gè)SVM回歸模型SVRmodel；

步驟九、一次選擇若干口驗(yàn)證井，選擇訓(xùn)練好的模型SVRmodel，定義驗(yàn)證井特征參數(shù)曲線Ws_m、WLF_m和WHF_m，即將驗(yàn)證井特征參數(shù)曲線數(shù)據(jù)輸入SVM回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)高分辨率波阻抗曲線，同時(shí)輸出平方相關(guān)系數(shù)SCC和均方誤差mse；將預(yù)測(cè)結(jié)果WIPpre_m與已知答案Wtag_m進(jìn)行對(duì)比，分析輸出高分辨率波阻抗曲線的誤差，如果結(jié)果滿足精度要求，將已經(jīng)訓(xùn)練好的高分辨率波阻抗SVM回歸模型應(yīng)用于三維數(shù)據(jù)體做回歸預(yù)測(cè)處理；

步驟十、一次選擇三個(gè)頻率成分的三維數(shù)據(jù)SEGY文件SeisN.sgy、WLFN-sgy和WHFN.sgy，選擇訓(xùn)練好的模型SVRmodel，定義特征參數(shù)數(shù)據(jù)與SEGY文件名前綴保持一致作為SVM回歸輸入進(jìn)行三維數(shù)據(jù)體預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)三維高分辨率波阻抗數(shù)據(jù)體，該結(jié)果就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)SVM回歸得到的超高分辨率三維波阻抗數(shù)據(jù)體。