基于降维技术的砂岩储层流体识别方法、系统、设备和介质与流程

本发明涉及地质勘探，具体涉及一种基于降维技术的砂岩储层流体识别方法、系统、设备和介质。

背景技术：

1、储层流体识别技术是进行油气储层描述的重要手段，在油气藏的勘探开发中具有举足轻重的作用。储层流体识别是以岩石物理理论为指导，利用地球物理数据获取与孔隙流体性质有关的地球物理响应建立流体因子，从而指示储层中流体的性质。前人对于确定具体区域的储层流体识别因子开展了很多工作，如专利《一种流体识别方法及系统》(cn201410634719)、专利《储层流体因子的确定方法和装置》(cn201710728639)、专利《储层流体因子构建方法及储层流体识别方法》(cn201810694157)等。但对于利用流体因子数据进行地质解释方面鲜有涉及。

2、流体因子数据本质上也是一种地震信号数据集。事实上，流体因子数据一般通过剖面或切片的解释来区分流体性质(油气水)，而不是针对数据在目标层段内整体特征进行分析。而地震信号形态分类提供了一种目标层段内整体分析方法，它利用神经网络对地震道形态的总体变化规律进行分类，对某一层段内的地震道逐道对比，通过提取其相似性来刻画地质信息的空间变化，从而得到地震异常平面分布规律。该方法在沉积相分析、裂缝和油气藏预测等方面发挥了重要的作用，但没有在目标层流体识别方面得到有效应用。此外，在利用地震信号形态学分类解决实际问题时，研究对象的变量较多且彼此之间存在着一定的相关性，各个变量所反映的信息是有重复的。一方面，在神经网络中，当输入变量过多会导致网络的训练负担加重，学习速度急剧下降(当输入变量过少时，预测精度又无法达到要求)。另一方面，信息的重叠会引起最终成果所揭示的信息杂乱、难以解释。

技术实现思路

1、针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于降维技术的砂岩储层流体识别方法、系统、设备和介质，该方法将主因素分析及信号形态分类技术同时应用于流体因子数据的处理和解释，从而取得很好的流体识别和预测效果。

2、为实现上述目的，本发明可以采取以下技术方案进行：

3、第一方面，本发明提供一种基于降维技术的砂岩储层流体识别方法，其包括：

4、通过间接计算或直接反演获得流体因子，按设定标准选取从获得流体因子中挑选出优选流体因子，并根据所述优选流体因子获得相应的流体因子数据体；

5、通过主因素分析技术简化所述流体因子数据体，得到降维后的流体因子数据体；

6、对所述降维后的流体因子数据体在目标层段进行神经网络形态学分类；

7、根据所述神经网络形态学分类的结果形成目标层段内的形态学属性数据体；

8、根据所述形态学属性数据体并根据获取的对所述目标层段的标定信息和平、剖面解释，预测所述目标层段的流体性质及平面分布。

9、第二方面，本发明提供一种基于降维技术的砂岩储层流体识别系统，其包括：

10、第一处理单元，其用于通过间接计算或直接反演获得流体因子，按设定标准选取从获得流体因子中挑选出优选流体因子，并根据所述优选流体因子获得相应的流体因子数据体；

11、第二处理单元，其用于通过主因素分析技术简化所述流体因子数据体，得到降维后的流体因子数据体；

12、第三处理单元，其用于对所述降维后的流体因子数据体在目标层段进行神经网络形态学分类；

13、第四处理单元，其用于根据所述神经网络形态学分类的结果形成目标层段内的形态学属性数据体；以及，

14、输出单元，其用于根据所述形态学属性数据体并根据获取的对所述目标层段的标定信息和平、剖面解释，预测所述目标层段的流体性质及平面分布。

15、第三方面，本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如上所述的砂岩储层流体识别方法。

16、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上所述的砂岩储层流体识别方法。

17、本发明与现有技术相比，其有益效果在于：本发明将主因素分析和信号形态分类技术应用于流体预测和识别，能够在很大程度上降低解释难度，同时结合测井成果可有效降低勘探风险，提高钻井成功率。

技术特征：

1.一种基于降维技术的砂岩储层流体识别方法，其特征在于，包括：

2.一种基于降维技术的砂岩储层流体识别系统，其特征在于，包括：

3.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行，以实现如权利要求1所述的砂岩储层流体识别方法。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现权利要求1所述的砂岩储层流体识别方法。

技术总结
本发明公开了一种基于降维技术的砂岩储层流体识别方法，涉及地质勘探技术领域，上述方法包括：通过间接计算或直接反演获得流体因子，按设定标准选取从获得流体因子中挑选出优选流体因子，并根据所述优选流体因子获得相应的流体因子数据体；通过主因素分析技术简化所述流体因子数据体，得到降维后的流体因子数据体；对所述降维后的流体因子数据体在目标层段进行神经网络形态学分类；根据所述神经网络形态学分类的结果形成目标层段内的形态学属性数据体；根据所述形态学属性数据体并根据获取的对所述目标层段的标定信息和平、剖面解释，预测所述目标层段的流体性质及平面分布。本发明可以获得很好的流体识别和预测效果。

技术研发人员：赵忠泉,孙鸣,骆帅兵,钟广见,涂广红,赵静,雷振宇
受保护的技术使用者：广州海洋地质调查局
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13