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        基于物理驅(qū)動(dòng)的超深隨鉆方位電磁波測(cè)井深度學(xué)習(xí)反演

        2024-01-01 00:00:00趙寧申松寧李寧胡海濤齊超秦策
        石油地球物理勘探 2024年5期
        關(guān)鍵詞:電磁場(chǎng)

        摘要: 超深隨鉆方位電磁波測(cè)井反演是表征地層參數(shù)信息的重要技術(shù)。基于正則化(物理驅(qū)動(dòng))的電磁波測(cè)井反演方法廣泛應(yīng)用于現(xiàn)場(chǎng)解釋,但迭代過程中需要多次調(diào)用正演,計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)且不能獲得實(shí)時(shí)反演結(jié)果,因此迫切需要一種高效的反演方法對(duì)隨鉆電磁波測(cè)井資料進(jìn)行實(shí)時(shí)反演。近些年,基于深度學(xué)習(xí)(數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng))的電磁波測(cè)井反演算法在油氣勘探領(lǐng)域受到了廣泛關(guān)注,但該算法過度依賴于數(shù)據(jù)本身,訓(xùn)練過程未考慮麥克斯韋理論,所以在數(shù)據(jù)集不完備的情況下,深度學(xué)習(xí)反演效果不佳。文中針對(duì)二維各向異性地層,提出了一種耦合物理驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合反演流程:基于超深隨鉆方位電磁波測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),隨機(jī)生成無斷層和斷層模型數(shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;基于訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法相比,文中方法預(yù)測(cè)精度顯著提高。對(duì)含有不同噪聲水平的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明:基于物理驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)反演方法的電阻率模型反演效果良好,具有較強(qiáng)的魯棒性,泛化能力更強(qiáng)。

        關(guān)鍵詞: 物理驅(qū)動(dòng),超深探測(cè),隨鉆測(cè)井,電磁場(chǎng),參數(shù)反演

        中圖分類號(hào):P631 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10. 13810/j. cnki. issn. 1000‐7210. 2024. 05. 014

        0 引言

        隨鉆電磁波測(cè)井(Logging‐while‐drilling,LWD)技術(shù)廣泛應(yīng)用于油氣勘探領(lǐng)域,對(duì)大斜度井或水平井的測(cè)量至關(guān)重要[1‐3]。正則化反演是一種非線性多參數(shù)的反演方法,可以基于梯度下降法和線性化理論,將反演問題線性化,使其更容易求解[4‐5]。王磊等[6]使用隨鉆方位電磁波測(cè)井技術(shù)對(duì)一系列一維模型進(jìn)行反演,利用最優(yōu)化算法對(duì)現(xiàn)場(chǎng)資料進(jìn)行處理,取得了良好的應(yīng)用效果。張國(guó)華等[7]提出了水平井和大斜度井多界面三維電阻率反演方法,準(zhǔn)確獲取了水平井和大斜度井地層電阻率剖面和井眼地層的位置關(guān)系。Thiel 等[8]利用高斯—牛頓法確定了一維各向異性地層的電阻率剖面和傾角,實(shí)現(xiàn)了電阻率模型的高分辨率成像。這些方法均是通過迭代方式不斷減少預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的誤差。由于迭代過程中需要多次調(diào)用正演程序,計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng),且不能實(shí)時(shí)獲得反演結(jié)果[9‐10],因此迫切需要一種高效的反演方法對(duì)隨鉆電磁波測(cè)井資料進(jìn)行實(shí)時(shí)反演。

        近年來,越來越多的學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)算法求解隨鉆電磁波測(cè)井反演問題[11‐13]。傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的反演方法在數(shù)據(jù)和模型之間建立了復(fù)雜的非線性關(guān)系,從而構(gòu)造一個(gè)從輸入到輸出的復(fù)雜非線性映射,避免了與線性化相關(guān)的大量計(jì)算問題[14]。雖然訓(xùn)練過程比較耗時(shí),但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功后,反演的效率和精度將顯著提高[13]。康正明等[15]提出了一種基于長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的反演方法,用于求取地層電阻率。Noh 等[16]針對(duì)強(qiáng)、弱噪聲的影響,開發(fā)了一種深度反演流程,使用合成電阻率模型測(cè)試三種存在明確噪聲的反演網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的魯棒性顯著增強(qiáng)。Noh 等[17]針對(duì)包含斷層的二維各向異性地層模型,使用短LWD 和超深LWD 裝置的正演數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)反演,以此推斷測(cè)井軌跡周圍電阻率的空間分布。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加,網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力會(huì)有所下降[14]。

        在深度學(xué)習(xí)反演過程中,損失函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)于防止學(xué)習(xí)能力下降等問題尤為重要。Shahriari 等[18]提出了一種具有高權(quán)值懲罰項(xiàng)的損失函數(shù),通過平滑函數(shù)提升反演性能。

        由于單一的深度學(xué)習(xí)反演方法是純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,網(wǎng)絡(luò)性能大都取決于樣本數(shù)據(jù)集,傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值等參數(shù)不能準(zhǔn)確反映聲波、電磁波等物理性質(zhì),導(dǎo)致反演效果不佳。因此,在網(wǎng)絡(luò)模型中加入物理項(xiàng)可以更好地適應(yīng)電磁場(chǎng)特征,從而提高反演效果。Colombo 等[19]將物理約束項(xiàng)和數(shù)據(jù)殘差項(xiàng)等物理屬性嵌入電磁框架中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以此提高模型的精度。Liu 等[20]將大地電磁波的物理特征整合到純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的反演中,建立了物理驅(qū)動(dòng)的反演工作流程,模擬得到的響應(yīng)與實(shí)際測(cè)量結(jié)果一致。本文將這種物理驅(qū)動(dòng)的方法應(yīng)用到超深隨鉆方位電磁波測(cè)井領(lǐng)域,通過正演計(jì)算為反演過程提供理論約束,減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的依賴,從而提升反演效果,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反演。

        本文針對(duì)一個(gè)包含傾斜層和斷層的二維各向異性地層,提出了一種耦合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和物理驅(qū)動(dòng)的混合反演流程:基于超深隨鉆方位電磁波測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),隨機(jī)生成無斷層模型和斷層模型數(shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;基于訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行模型反演預(yù)測(cè)。通過與傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)反演結(jié)果對(duì)比,評(píng)估分析基于物理驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法的反演效果。

        1 超深隨鉆方位電磁波觀測(cè)系統(tǒng)

        超深隨鉆方位電磁波測(cè)井通過增大源距、降低發(fā)射頻率來增加探測(cè)深度。超深隨鉆方位電磁波測(cè)井儀器的發(fā)射源和接收機(jī)的布局如圖1 所示。

        超深隨鉆方位電磁波測(cè)井儀器由一個(gè)發(fā)射源T和一個(gè)接收機(jī)R 組成,收發(fā)裝置由三個(gè)相互正交的發(fā)射線圈(Tx、Ty、Tz)和接收線圈(Rx、Ry、Rz)組成,其輸出的測(cè)量數(shù)據(jù)包括發(fā)射源和接收機(jī)所有可能的方向組合: xx, xy, xz, yx, yy, yz, zx, zy, zz[21],其中第一個(gè)字母代表發(fā)射源方向,第二個(gè)字母代表接收機(jī)方向[22]。在實(shí)際測(cè)量中需要實(shí)時(shí)更新測(cè)井軌跡,獲得更有效的電磁響應(yīng)[23]。

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