發(fā)布時間：2021-11-13 12:00

　　由于碳酸鹽巖儲層非均質(zhì)性強(qiáng)、儲集空間復(fù)雜多變、測井響應(yīng)特征模糊,導(dǎo)致僅利用常規(guī)測井解釋方法無法準(zhǔn)確劃分儲集體類型。因此,將集成學(xué)習(xí)技術(shù)引入,以多種資料建立的測井響應(yīng)模式為基礎(chǔ),提出一種結(jié)合Boosting和Bagging集成策略的改進(jìn)方法應(yīng)用于碳酸鹽巖儲集體類型劃分中。采用AdaBoost.M2算法,以機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)、決策樹、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基分類器構(gòu)建3個強(qiáng)學(xué)習(xí)器,并結(jié)合Bagging并行策略進(jìn)行組合優(yōu)化,得到儲集體類型的最終劃分結(jié)果。將該方法應(yīng)用于塔河油田碳酸鹽巖儲層T615井組,結(jié)果表明:相較其他單分類器和基于同質(zhì)基分類器的強(qiáng)分類器,本文方法的綜合分類正確率最高,達(dá)92.3%,且對該井組的4類儲集體的分類正確率均保持在90.0%左右,分類結(jié)果滿足實際測井資料解釋的精度要求,展現(xiàn)了集成學(xué)習(xí)技術(shù)在碳酸鹽巖儲集體類型劃分中良好的應(yīng)用效果。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(18)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

基于集成學(xué)習(xí)的改進(jìn)方法示意圖

塔河油田T615井組T74構(gòu)造面以下為典型的碳酸鹽巖縫洞型儲層,在劃分前需要對井組內(nèi)的儲集體類型進(jìn)行標(biāo)定,而標(biāo)定前首先需要建立儲集體測井響應(yīng)模式,然后基于常規(guī)測井響應(yīng)特征和成像測井資料,結(jié)合巖心和生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)等,對井組內(nèi)所有井進(jìn)行儲集體劃分。如圖2所示,以T615井儲集體類型的測井響應(yīng)模式為例,其中測井曲線有自然伽馬(GR)、自然電位(SP)、淺側(cè)向電阻率(RS)、深側(cè)向電阻率(RD)、聲波時差(AC)和補(bǔ)償中子(CNL)共6 條,共劃分為未充填溶洞型、角礫充填型、砂泥質(zhì)充填型和溶蝕孔縫型4類儲層[12-16]。2.1 未充填溶洞型

對T615井組內(nèi)的所有有效儲集體段進(jìn)行劃分,每口井除基質(zhì)外的典型儲層段分別有5～15 段,在每段內(nèi)分別取樣,得到原始樣本集共221個樣本。最終選擇井組內(nèi)T615和T631井的共39個樣本作為測試樣本,其余井共182個樣本均作為訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練樣本和測試樣本組成的樣本集分布如圖3所示。經(jīng)前述測井響應(yīng)模式中各測井參數(shù)的相關(guān)性分析,模型輸入?yún)?shù)為6個測井參數(shù),模型輸出參數(shù)為儲集體類型,分別為未充填溶洞型、角礫充填型、砂泥質(zhì)充填型和溶蝕孔縫型四種,三個基分類器的輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)設(shè)置一致。表1為四種儲集體類型對應(yīng)輸入測井參數(shù)的統(tǒng)計情況。為了避免參數(shù)間量級差異帶來的誤差影響,需要將輸入測井參數(shù)進(jìn)行歸一化。對于變化范圍較小的GR、SP、AC和CNL參數(shù)采用如式(7)進(jìn)行線性歸一化,對變化范圍較大的RS和RD參數(shù)采用式(8)進(jìn)行對數(shù)歸一化。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3492980