楊宇

摘要：本文主要分析了分層處理解釋方法的特點(diǎn)，并對分層處理解釋的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了重點(diǎn)研究。

關(guān)鍵詞：測井資料;分層處理解釋;方法研究;應(yīng)用

在對測井資料進(jìn)行處理的過程中，常規(guī)方式主要以逐點(diǎn)處理為主，屬于一種基于飽和度計(jì)算的自動(dòng)化解釋方法，通過該方式，可對最優(yōu)化迭代和模型進(jìn)行確定，并對巖石骨架、孔隙流體以及泥質(zhì)等的體積進(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算，最終獲得完整的解釋結(jié)果。

1分層處理解釋的特點(diǎn)分析

從某種角度上來看，分層解釋更像是一種基于地質(zhì)對象的測井解釋方式，實(shí)踐過程中，主要是圍繞著的儲(chǔ)層進(jìn)行研究和描述，充分凸顯測井屬性，其中所包含的地質(zhì)信息也就是地質(zhì)屬性。通過分層解釋，可實(shí)現(xiàn)對地質(zhì)對象中包含的測井資料進(jìn)行深入挖掘。下圖為逐點(diǎn)解釋和分層解釋的差別，據(jù)之前的研究資料表明，測井信息對于地質(zhì)對象的描述，具有統(tǒng)一性、專屬性以及對應(yīng)性等特征，與逐點(diǎn)解釋相比，分層解釋的特點(diǎn)分析如下：

第一，信息表征較為合理。在對測井曲線進(jìn)行分層處理之后，能夠減少或者是消除非底層因素帶來的影響，凸顯流體性質(zhì)變化和地層巖性，提升表征的精準(zhǔn)度;第二，信息量較大。在具體實(shí)踐過程中，不僅能夠?qū)y井響應(yīng)信息進(jìn)行獲取，同時(shí)，也包括很多層內(nèi)曲線間相關(guān)信息和非均質(zhì)信息;第三，應(yīng)用前景較好。分層處理資料是基于人工智能模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的解釋方式，在層屬性表征方面，具有較強(qiáng)的靈活性和擴(kuò)展性，可在真測量值的基礎(chǔ)上進(jìn)行測井解釋。

2分層處理解釋的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在逐點(diǎn)解釋軟件中，若想實(shí)現(xiàn)分層解釋，其中的層屬性優(yōu)化提取、層信息表征、解釋標(biāo)準(zhǔn)建立等工作均需進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。分層解釋功能包括解釋建模提取、特征量提取以及自動(dòng)分層提取等幾個(gè)主要部分[1]。

2.1層信息表征

分形盒維數(shù)：對于盒維數(shù)的統(tǒng)計(jì)盒，可選取一定縱向采樣距離的某個(gè)單元或者測井曲線的的橫向數(shù)值，并對近似維數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

重心偏移度：通過該公式，可在某個(gè)程度上對含油氣信息和沉積信息等的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行反映，與此同時(shí)，這一參數(shù)也對曲線的狀態(tài)進(jìn)行了反映。在垂向上，能夠顯示出沉積物的變化特點(diǎn)，同時(shí)也包括沉積過程中物源供應(yīng)和水流能量的變化情況，是對沉積相進(jìn)行判斷的重要參考和依據(jù)。此外，若儲(chǔ)層的巖性物性相對穩(wěn)定，則通過電性曲線的垂向，還能對由于重力分異所導(dǎo)致的含油飽和度進(jìn)行反映。

GYHC（電物歸一化差），是定性解釋領(lǐng)域中，最常見的含油氣特征解釋方法，也就是在某個(gè)刻度之下，物性曲線和電性曲線相互疊合的面積。

WHD（電物一階吻合度），也是定性解釋領(lǐng)域中常見的含油氣特征解釋方法之一，也就是面對物性變化，電性的響應(yīng)程度，若電性較高，且的物性較好，則代表著含油氣概率較高。

阿爾奇飽和度均值：在設(shè)定了a、b、m、n值的情況之下，通過阿爾奇模型，能夠?qū)︼柡投鹊木颠M(jìn)行精準(zhǔn)計(jì)算。

除上述之外，還包括儲(chǔ)層品質(zhì)因子、裂縫指數(shù)等屬性。屬性庫可實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展，隨著研究工作的不斷深入，還會(huì)有更多信息有效且敏感的屬性被加入，從而實(shí)現(xiàn)程序的自動(dòng)化提取。

2.2層屬性的模式化提取

單屬性一般只涉及到單曲線的統(tǒng)計(jì)特征提取，例如，對層內(nèi)差分變化密度進(jìn)行聲波提取，從而對層內(nèi)的非均質(zhì)性進(jìn)行表達(dá)。而組合屬性一般是針對于多曲線層而言，例如，電物一階吻合度，便是針對于物性曲線和層內(nèi)電性曲線進(jìn)行屬性提取。

層屬性的模式化提取，主要是對多個(gè)屬性的組合模式進(jìn)行定義、調(diào)用和保存。在處理程序的過程中，只需調(diào)用某特征量格式，便可實(shí)現(xiàn)對多個(gè)屬性的批量化逐層提取。

2.3建立解釋標(biāo)準(zhǔn)

通過層屬性提取工作，能夠產(chǎn)生一組待研究數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行量化解釋和評價(jià)就是建立解釋標(biāo)準(zhǔn)，可提供以下幾種模型，即聚類分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別、線性回歸模型等等。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式中，在建模的過程中，需提供樣本的解釋結(jié)論和層屬性，如此可為新井的處理解釋提供便利條件。

2.4結(jié)論

分層處理解釋的方式，主要是通過定性認(rèn)識定量表征，確保處理解釋的數(shù)值化程度。由于對層內(nèi)信息進(jìn)行引進(jìn)，因此，在分層處理解釋之下，實(shí)現(xiàn)了對信息輸入量和用途的豐富化，同時(shí)也拓寬了常規(guī)資料的處理解釋途徑。

3結(jié)語

綜上所述，測井分層處理解釋需從地質(zhì)的角度入手，將儲(chǔ)層作為統(tǒng)一整體，對其內(nèi)部特征進(jìn)行獲取，具體如飽和度信息、組分含量信息等等，同時(shí)也包括人工經(jīng)驗(yàn)部分，如去曲線關(guān)系、層內(nèi)差異等等，終極目標(biāo)是將上述信息按照不同的類型如含油氣性、儲(chǔ)集性、巖性等進(jìn)行優(yōu)化組合和定量描述，通過人工智能、聚類、統(tǒng)計(jì)回歸等方式實(shí)現(xiàn)對資料的動(dòng)態(tài)化、定量化處理解釋。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔡中超，自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在砂巖型鈾礦測井?dāng)?shù)據(jù)解釋中的應(yīng)用研究[D].南昌：東華理工大學(xué)，2015.