[發明專利]以DTS數據為導向的地下水變化分析方法和系統

有效

• 申請號: 202110992926.3
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113687442B
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 李冬;彭蘇萍;郭銀玲;盧勇旭;崔曉芹
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學（北京）
• 主分類號: G01V11/00
• 分類號: G01V11/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 安衛靜

1.一種以DTS數據為導向的地下水變化分析方法，其特征在于，包括：

基于目標區域的時移DTS數據，確定目標地層的地層分布；所述目標地層為所述目標區域內的地層；所述地層分布包括煤層分布、含水層分布和隔水層分布；

基于所述目標區域的時移DTS數據，確定所述目標地層的水流狀態；所述水流狀態包括水流方向、水流流速和裂隙發育方向；

基于所述目標區域的時移DTS數據和DTS數據與電阻率之間的轉換關系，確定所述目標地層的時移電阻率分布；

基于所述地層分布、所述水流狀態和所述時移電阻率分布，對所述目標地層的地下水變化進行分析；

基于所述目標區域的時移DTS數據和DTS數據與電阻率之間的轉換關系，確定所述目標地層的時移電阻率分布，包括：

獲取目標鉆孔的時移DTS數據，和獲取所述目標鉆孔的背景數據的電阻率測井曲線；所述目標鉆孔為所述目標區域上的測井鉆孔；

基于DTS數據與電阻率的轉換關系和所述目標鉆孔的時移DTS數據，確定所述目標鉆孔的轉換電阻率曲線；

基于所述背景數據的電阻率測井曲線和所述轉換電阻率曲線，構建并訓練目標神經網絡；所述目標神經網絡為電阻率曲線與地震屬性之間的非線性關系網絡；

獲取所述目標區域的時移地震數據；

將所述時移地震數據代入到訓練之后的目標神經網絡，得到所述目標地層的時移電阻率分布。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述背景數據的電阻率測井曲線和所述轉換電阻率曲線，構建并訓練目標神經網絡，包括：

獲取關于所述目標鉆孔的井旁時移地震數據；

基于所述井旁時移地震數據，確定對電阻率變化敏感的目標地震屬性；

構建基于所述目標地震屬性與電阻率曲線之間的非線性關系的目標神經網絡；

將所述背景數據的電阻率測井曲線、所述轉換電阻率曲線和所述目標地震屬性作為訓練集，對目標神經網絡進行訓練，得到訓練之后的目標神經網絡。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述DTS數據與電阻率的轉換關系包括：

R_t＝R₀/[1+α(t-20)]；R_t為t℃時地層巖石的電阻率，R₀為20℃時地層巖石的電阻率，α為巖石溫度系數，t為DTS數據中的溫度值。

4.一種以DTS數據為導向的地下水變化分析系統，其特征在于，包括：第一確定模塊，第二確定模塊，第三確定模塊和分析模塊；其中，

所述第一確定模塊，用于基于目標區域的時移DTS數據，確定目標地層的地層分布；所述目標地層為所述目標區域內的地層；所述地層分布包括煤層分布、含水層分布和隔水層分布；

所述第二確定模塊，用于基于所述目標區域的時移DTS數據，確定所述目標地層的水流狀態；所述水流狀態包括水流方向、水流流速和裂隙發育方向；

所述第三確定模塊，用于基于所述目標區域的時移DTS數據和DTS數據與電阻率之間的轉換關系，確定所述目標地層的時移電阻率分布；

所述分析模塊，用于基于所述地層分布、所述水流狀態和所述時移電阻率分布，對所述目標地層的地下水變化進行分析；

所述第三確定模塊，還包括：第一獲取單元，確定單元，構建單元，第二獲取單元和預測單元；其中，

所述第一獲取單元，用于獲取目標鉆孔的時移DTS數據，和獲取所述目標鉆孔的背景數據的電阻率測井曲線；所述目標鉆孔為所述目標區域上的測井鉆孔；

所述確定單元，用于基于DTS數據與電阻率的轉換關系和所述目標鉆孔的時移DTS數據，確定所述目標鉆孔的轉換電阻率曲線；

所述構建單元，用于基于所述背景數據的電阻率測井曲線和所述轉換電阻率曲線，構建并訓練目標神經網絡；所述目標神經網絡為電阻率曲線與地震屬性之間的非線性關系網絡；

所述第二獲取單元，用于獲取所述目標區域的時移地震數據；

所述預測單元，用于將所述時移地震數據代入到訓練之后的目標神經網絡，得到所述目標地層的時移電阻率分布。