[發(fā)明專利]深度學(xué)習(xí)和Eaton法耦合驅(qū)動(dòng)地層孔隙壓力預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210983955.8
• 申請(qǐng)日: 2022-08-17
• 公開（公告）號(hào): CN115049173B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許玉強(qiáng);何保倫;管志川;劉寬;韓超;李兵碩;聶嘉駿;楊磊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油大學(xué)（華東）
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06N3/04;G06K9/62;G06F30/27;G06F119/14
• 代理公司: 山東竹森智壤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37382
• 代理人: 劉文容

本發(fā)明涉及油氣鉆井領(lǐng)域，具體是一種基于CNN?LSTM深度學(xué)習(xí)和Eaton法耦合驅(qū)動(dòng)的地層孔隙壓力預(yù)測(cè)方法。通過引入CNN和LSTM結(jié)合的深度學(xué)習(xí)模型，得到了針對(duì)Eaton模型的地層孔隙壓力精細(xì)化預(yù)測(cè)方法。其中，現(xiàn)有的CNN有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘能力，結(jié)合LSTM具有記憶能力，可以將之前的數(shù)據(jù)特征與新輸入的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起。充分挖掘鉆測(cè)錄震多源數(shù)據(jù)與Eaton指數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，可基于區(qū)塊內(nèi)已鉆井的有限實(shí)測(cè)地層壓力數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全井Eaton指數(shù)的精細(xì)預(yù)測(cè)，為新探區(qū)地層壓力實(shí)測(cè)點(diǎn)較少且分布不均等條件下地層孔隙壓力的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)提供了有效手段。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及油氣鉆井領(lǐng)域，具體涉及一種深度學(xué)習(xí)和Eaton法耦合驅(qū)動(dòng)地層孔隙壓力預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)

準(zhǔn)確預(yù)測(cè)地層孔隙壓力是保障鉆井工程設(shè)計(jì)合理性、降低鉆井工程風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵技術(shù)之一。Eaton法是目前較常用的地層孔隙壓力預(yù)測(cè)方法，其綜合考慮了壓實(shí)作用以及其他高壓形成機(jī)制作用，并總結(jié)和參考了鉆井實(shí)測(cè)壓力與各種測(cè)井信息之間的關(guān)系，是一種比較實(shí)用的方法。通過分析，常規(guī)的Eaton法是將Eaton指數(shù)取定值，這往往不能很好的預(yù)測(cè)深部地層孔隙壓力。隨著人工智能技術(shù)和鉆井大數(shù)據(jù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法被引入地層壓力預(yù)測(cè)中，為其的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)提供了新思路。

如，中國(guó)專利CN 112100930 A公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Eaton公式的地層孔隙壓力計(jì)算方法，并具體公開了方法如下：測(cè)井曲線重疊采樣；基于短時(shí)傅里葉變換的樣本1D-2D變換預(yù)處理，將一維的深度域測(cè)井曲線樣本轉(zhuǎn)換為二維的深頻圖；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正常壓實(shí)層段智能識(shí)別模型，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，對(duì)測(cè)井曲線進(jìn)行分段特征提取，識(shí)別正常壓實(shí)層段；根據(jù)識(shí)別出的正常壓實(shí)層段測(cè)井曲線，構(gòu)建正常壓實(shí)趨勢(shì)線擬合方程；根據(jù)正常壓實(shí)趨勢(shì)線方程，采用Eaton公式進(jìn)行地層孔隙壓力剖面計(jì)算。該專利可避免正常壓實(shí)趨勢(shì)線構(gòu)建過程中存在的人為主觀性，提高地層孔隙壓力的計(jì)算精度，但該方法重點(diǎn)關(guān)注正常壓實(shí)趨勢(shì)線的選取，并沒有關(guān)注影響更大的Eaton指數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于CNN-LSTM深度學(xué)習(xí)模型對(duì)目標(biāo)井全井Eaton指數(shù)精細(xì)反演，再結(jié)合傳統(tǒng)Eaton模型對(duì)地層孔隙壓力進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)擴(kuò)充，本發(fā)明還創(chuàng)新性提出根據(jù)測(cè)井曲線變化率及巖性剖面對(duì)為數(shù)不多的實(shí)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充、優(yōu)化。構(gòu)建的CNN-LTSM深度學(xué)習(xí)模型，不僅能很好的對(duì)復(fù)雜多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，能很好的處理地層信息的前后關(guān)聯(lián)性，該模型還能沿深度分別向前向后提取測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)、錄井?dāng)?shù)據(jù)、地震序列特征數(shù)據(jù)。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種CNN-LSTM深度學(xué)習(xí)和Eaton法耦合驅(qū)動(dòng)的地層孔隙壓力預(yù)測(cè)方法，具體方法為：

S1、對(duì)已鉆井地層孔隙壓力實(shí)測(cè)點(diǎn)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

考慮到不同測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)之間量綱的影響，將已鉆井地層孔隙壓力實(shí)測(cè)點(diǎn)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)歸一化處理到0~1的范圍內(nèi)，歸一化后的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)y_i為：

（1）

其中，y_i為已鉆井地層孔隙壓力實(shí)測(cè)點(diǎn)處第i種歸一化后的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，x_i為已鉆井地層孔隙壓力實(shí)測(cè)點(diǎn)處第i種原始測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)。

S2、以歸一化后的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)變化率為依據(jù)，將實(shí)測(cè)點(diǎn)深度H₀進(jìn)行二次擴(kuò)充得到二次擴(kuò)充連續(xù)點(diǎn)深度集H_h″：