[發明專利]一種河流相致密砂巖儲層復雜巖相智能化識別方法及系統

在審

• 申請號: 202210331130.8
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114707597A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 孫盼科;姜世一;徐朝暉;朱思成
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（北京）
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 呂鑫

本申請涉及巖相識別領域，公開了一種河流相致密砂巖儲層復雜巖相智能化識別方法及系統，包括：建立巖相識別標簽庫；對巖相特征及其測井響應特征進行分析，確定巖相特征初始界限值；構建并訓練智能化識別模型；該模型包括界限值模塊、徑向基神經網絡和多層感知器神經網絡；界限值模塊用于根據巖相特征初始界限值將巖相識別標簽庫劃分為兩個樣本數據集；第一個數據集輸入至徑向基神經網絡進行訓練，第二個數據集輸入至多層感知器神經網絡進行訓練；將待識別巖相測井數據和巖相特征輸入至訓練好的模型中，得到復雜巖相識別成果圖。該方法識別精度高、推廣性強，為儲層結構及非均質性特征精細解剖研究提供有效途徑。

技術領域

本發明涉及巖相識別領域，特別是涉及一種河流相致密砂巖儲層復雜巖相智能化識別方法及系統。

背景技術

河流相致密砂巖儲層是一類重要的石油、天然氣儲層，如鄂爾多斯盆地蘇里格氣田山西組及石盒子組主力含氣層、大牛地氣田下石盒子組盒1～3段均為河流相致密砂巖儲層。然而河流相致密砂巖儲層內部結構復雜、非均質性強，不同河流類型之間沉積、儲層特征差異大，進而導致發育該類儲層的油氣田在開發后期面臨單井產能逐年降低、甜點儲層優選難等關鍵技術難題，而解決這些問題的關鍵是開展砂體結構及其非均質性特征精細解剖研究。巖相作為特定水動力條件下的基本沉積單元，是開展砂體結構及非均質性特征研究的基本單元。

巖相的概念最早由Miall在1978年提出，根據巖石的巖性類型和層理特征對巖相進行了不同的分類。目前，巖相的識別與表征都以單井巖相解釋為基礎，其主要可歸納為三類方法：其一是常規測井識別方法，包括交會圖法、構造特征參數法、曲線重疊法等，但這些方法普遍符合率較低，且對解釋人員的經驗和知識依賴較多；其二是特殊測井識別方法，包括利用地層傾角測井資料建立不同巖相的傾角成果圖模式進行識別，通過成像測井圖像資料直接對巖相進行識別，但這兩種方法的測井資料費用昂貴、成本較高，無法在密井網區塊推廣；其三是主成分分析、聚類分析以及決策樹等機器學習算法，但這些算法欠缺考慮地質特征、地質特征約束下的測井數據特征與算法原理之間的契合性，進而導致所使用的方法缺乏合理性論證或機理上的認識。綜上，復雜巖相的精確識別與解釋仍存在識別精度低、難以推廣、缺乏機理論證等問題。

因此，如何建立識別精度高、推廣性強且具有機理論證的識別方法用于復雜巖相的單井識別與解釋能有效表征河流相致密砂巖儲層復雜的結構特征，是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種河流相致密砂巖儲層復雜巖相智能化識別方法及系統，識別精度高、推廣性強，為儲層結構及非均質性特征精細解剖研究提供有效途徑。其具體方案如下：

一種河流相致密砂巖儲層復雜巖相智能化識別方法，包括：

建立巖相識別標簽庫；

基于所述巖相識別標簽庫對巖相特征及其測井響應特征進行分析，確定巖相特征初始界限值；

構建智能化識別模型；所述智能化識別模型包括界限值模塊、徑向基神經網絡和多層感知器神經網絡；所述界限值模塊用于接收所述巖相特征初始界限值，并根據所述巖相特征初始界限值將所述巖相識別標簽庫劃分為第一樣本數據集和第二樣本數據集；

訓練所述智能化識別模型，將所述第一樣本數據集輸入至所述徑向基神經網絡進行訓練，同時將所述第二樣本數據集輸入至所述多層感知器神經網絡進行訓練；

將待識別巖相測井數據和巖相特征輸入至訓練好的所述智能化識別模型中，得到復雜巖相識別成果圖。

優選地，在本發明實施例提供的上述河流相致密砂巖儲層復雜巖相智能化識別方法中，建立巖相識別標簽庫，包括：

觀察描述取心井目的層段巖心，識別巖相類型，并賦予每種巖相類型特定的符號；