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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的致密砂巖儲(chǔ)層反演——以長(zhǎng)嶺斷陷1號(hào)氣田登婁庫(kù)組為例

發(fā)布時(shí)間:2021-10-07 15:39
  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)層反演,能夠較好地?cái)P棄不同類型、不同尺度數(shù)據(jù)的揉合,較好地保留了數(shù)據(jù)完整性,這既能反映整體的變化趨勢(shì),又能刻畫局部細(xì)致變化特征。針對(duì)長(zhǎng)嶺1號(hào)氣田登婁庫(kù)組相變快、砂體橫向連續(xù)性較差的特點(diǎn),綜合地震、測(cè)井、鉆井測(cè)試分析資料,應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,反演了研究區(qū)目的層段砂巖厚度與孔隙度特征。研究結(jié)果顯示:①長(zhǎng)嶺1號(hào)氣田登婁庫(kù)組各段砂體平面展布變化較大,但厚度較大的區(qū)域均集中于長(zhǎng)深103—長(zhǎng)深1-3—長(zhǎng)深1-1井和長(zhǎng)深2井附近,向東北呈逐漸減薄趨勢(shì),D3巖層段長(zhǎng)深103井周圍巖石厚度可達(dá)33.2 m;②研究區(qū)登婁庫(kù)組主力產(chǎn)油層D3和D4巖層段孔隙度較低,平均僅為5%左右,砂體孔隙度相對(duì)較高區(qū)域(>9%)僅集中于長(zhǎng)深1井附近,整體顯示登婁庫(kù)組巖性較為致密;③反演結(jié)果與實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)比顯示,砂體厚度誤差控制在2.5 m以內(nèi),砂體孔隙度誤差在0.49%以下,結(jié)果可靠性較好。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行儲(chǔ)層反演分析,能夠很好地展現(xiàn)儲(chǔ)集砂體分布規(guī)律及儲(chǔ)集性能。 

【文章來(lái)源】:石油與天然氣地質(zhì). 2013,34(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的致密砂巖儲(chǔ)層反演——以長(zhǎng)嶺斷陷1號(hào)氣田登婁庫(kù)組為例


模糊化及模糊運(yùn)算示意圖

格架,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


慷?“∧”為模糊運(yùn)算中的“and”運(yùn)算(圖1b)。將所有的規(guī)則綜合,模糊推理系統(tǒng)的最終輸出可以表示為:f=∑ni=1wifjwi,j=1,2,3(6)式中:wi,fi均為無(wú)量綱。同時(shí)可以增加方差和均值來(lái)表達(dá)新數(shù)據(jù)與培訓(xùn)樣本之間的變化量的大小,當(dāng)然其具體數(shù)據(jù)的大小則可以根據(jù)實(shí)際操作的需求調(diào)整平滑參數(shù)進(jìn)行比例化(拉伸/壓縮),不同屬性的數(shù)據(jù)特征是不一樣的,其平滑參數(shù)是不同的,一般由訓(xùn)練數(shù)據(jù)依據(jù)梯度下降法來(lái)確定最小誤差來(lái)獲得。1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建建立不同的數(shù)據(jù)層、神經(jīng)單元以及數(shù)據(jù)傳遞函數(shù),圖2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)格架Fig.2Frameworkoftheneuralnetwork經(jīng)過(guò)多次試算,遴選出最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有一個(gè)輸入層、兩個(gè)中間層、一個(gè)輸出層(圖2)。中間層利用對(duì)數(shù)變換函數(shù)連接所有的神經(jīng)單元,現(xiàn)針對(duì)前面假設(shè)數(shù)據(jù)描述整個(gè)網(wǎng)絡(luò),兩個(gè)中間層均有3個(gè)神經(jīng)單元,這些神經(jīng)單元除了接受所有的輸入數(shù)據(jù)以外,還接受一個(gè)誤差系數(shù)控制整個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)算的質(zhì)量。輸出層僅僅有一個(gè)神經(jīng)單元,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)格架共有21個(gè)數(shù)據(jù)傳遞節(jié)點(diǎn)來(lái)調(diào)整研究數(shù)據(jù)的形成。本次研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由4層組成。第一層為輸入層,x1i,x2i,x3i(i=1,2,3,…,n)表示輸入項(xiàng),各個(gè)節(jié)點(diǎn)直接與輸入項(xiàng)連接,將輸入值傳遞到下一層,在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中可以選擇振幅、頻率和自然伽馬為輸入值;中間層Ⅰ為模糊化層,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)模糊化的變量值,其作用是計(jì)算各輸入分量屬于各個(gè)模糊域的隸屬度,前面已經(jīng)提到模糊域的劃分要依據(jù)實(shí)際油氣藏特征來(lái)劃分;中間層Ⅱ?yàn)橄到y(tǒng)推理層,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則,用來(lái)匹配模糊規(guī)則的前件,計(jì)算每條規(guī)則的適用度;輸出層為精確化計(jì)算,該層同時(shí)還有誤差檢驗(yàn)功能,依據(jù)誤差的可容忍度,反回中間層Ⅰ對(duì)數(shù)據(jù)模糊域范

流程圖,儲(chǔ)層反演,流程


416石油與天然氣地質(zhì)第34卷圖3儲(chǔ)層反演流程Fig.3Reservoirinversionprocess的組合,縱向上的分辨率尚需要進(jìn)一步提高,地質(zhì)意義也需要進(jìn)一步明確。由此應(yīng)該在單一地震屬性的基礎(chǔ)上,選擇對(duì)砂體物性敏感較強(qiáng)測(cè)井曲線,引入鉆井測(cè)試分析數(shù)據(jù),運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,將鉆井測(cè)試資料和測(cè)井曲線作為學(xué)習(xí)目標(biāo),進(jìn)行多種地震屬性優(yōu)化,通過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地震反演獲得明確的儲(chǔ)層地震反演結(jié)果。儲(chǔ)層反演流程圖(圖3),很好的展現(xiàn)了地震數(shù)據(jù)分析處理,與鉆井、測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)揉合過(guò)程,分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多源上得到了很好的保證,既表現(xiàn)出了結(jié)果整體可靠性,又較好的刻畫了局部細(xì)節(jié)。整個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)層反演主要分為原始數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)調(diào)整四部分。原始數(shù)據(jù)處理部分主要是針對(duì)地震屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、有效性進(jìn)行分析,保證后期數(shù)據(jù)計(jì)算的穩(wěn)劍數(shù)據(jù)模糊化和模糊推理系統(tǒng)的構(gòu)建是數(shù)據(jù)分析的核心塊,這其中還包括測(cè)井和鉆井?dāng)?shù)據(jù)耦合起來(lái)的模糊計(jì)算。結(jié)果檢驗(yàn)部分主要是針對(duì)模糊計(jì)算結(jié)果結(jié)合實(shí)際所有的測(cè)井解釋、實(shí)鉆數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析獲得巖性解釋及孔隙度值進(jìn)行對(duì)比,并依據(jù)計(jì)算結(jié)果誤差的可容忍程度對(duì)參與分析計(jì)算的數(shù)據(jù)集、計(jì)算截?cái)嗉安介L(zhǎng)進(jìn)行調(diào)整,直到整個(gè)分析結(jié)論與實(shí)際地質(zhì)認(rèn)識(shí)相符合。3實(shí)例應(yīng)用3.1工區(qū)概況長(zhǎng)嶺1號(hào)氣田位于長(zhǎng)嶺斷陷中部凸起帶東南部,為松遼盆地南部面積最大、資源最豐富的斷陷,斷陷面積1.3×104km2[10]。受斷陷強(qiáng)烈拉張期控盆斷裂的發(fā)育作用,長(zhǎng)嶺斷陷表現(xiàn)為雙斷式的凹陷構(gòu)造格局。長(zhǎng)嶺斷陷的演化經(jīng)歷了晚侏羅世火石嶺組—早白堊世營(yíng)城組沉積時(shí)的斷陷期、早白堊世登婁庫(kù)組—白堊紀(jì)末期的拗陷期以及古近紀(jì)至今的反轉(zhuǎn)期三大階段,地層厚度及埋深變化較大[11-12]。長(zhǎng)嶺1號(hào)氣田?

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3422322

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