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孔隙度作为重要的储层物性参数之一,在储层评价中发挥着重要作用,因此,寻找一种低成本、高效的方法获取高精度的孔隙度成为了储层评价的重要课题.由于测井参数和孔隙度之间复杂的非线性映射关系和时序性特点,本文提出了一种基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的储层孔隙度预测方法,通过建立BiLSTM孔隙度预测模型,并在模型中使用Nadam自适应优化算法提高模型训练效率和准确率,引入Dropout正则化技术防止训练过程中发生过拟合,采用ReLU激励函数提高网络的鲁棒性和稳定性,最后利用实际测井数据验证其性能.研究结果表明,相较于长短期记忆循环神经网络(LSTM)、常规循环神经网络(RNN)和全连接深度神经网络(DNN),BiLSTM模型具有更高的预测精度,在储层参数预测方向具有广阔的应用前景. 相似文献
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储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络. 相似文献
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碳酸盐岩、致密砂岩和页岩等储层具有孔隙类型多样、孔隙结构复杂和非均质性强等特征,属于典型的多重孔隙储层,孔隙结构表征是多重孔隙储层预测和流体识别的关键.现有的孔隙结构表征方法大多利用孔隙纵横比或者构建一种新参数来描述孔隙结构.岩石临界孔隙度模型是一种常用的岩石物理模型,具有一定的物理意义和地质含义.本文推导了岩石临界孔隙度与岩石孔隙结构(孔隙纵横比)之间的关系,进而利用极化(形状)因子建立临界孔隙度与弹性参数之间的关系,构建了能够包含多种孔隙类型的多孔可变临界孔隙度模型.利用多孔可变临界孔隙度模型由储层的弹性参数反演不同孔隙类型的体积含量.实验室测量数据和实际测井数据表明,多孔可变临界孔隙度模型能够适用于多重孔隙储层岩石物理建模和孔隙结构表征. 相似文献
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相对于常规砂岩,致密砂岩在岩石物理性质、力学性质等方面具有明显差异,并呈现出很强的非均质性.岩石物理模型能将储层参数与地震特性信息联系起来,因此可以作为致密砂岩储层参数与地震特性信息转换的桥梁.常规的岩石物理模型通常只考虑单一因素(例如非均匀性,单一孔隙,单一尺度等),建立的岩石物理模板并不适用于致密砂岩.本文针对高饱和气、微裂隙发育、非均质性强的致密砂岩储层,利用Voigt-Reuss-Hill模型计算混合矿物的弹性模量,采用微分等效介质(DEM)模型描述含裂隙、孔隙岩石的骨架弹性模量,基于Biot-Rayleigh波动方程构建了岩石物理弹性模板,给出了致密砂岩储层弹性参数与物性的关系.基于测井数据和实验数据对岩石物理弹性模板进行校正,并将校正后的岩石物理弹性模板结合叠前地震资料应用于川西地区储层孔隙度与裂隙含量预测.结果显示,反演裂隙含量、孔隙度与储层试气报告、测井孔隙度基本吻合,表明该模板能够较合理地应用于致密砂岩储层孔隙度及裂隙含量解释中. 相似文献
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地层纵横向非均质性强,工区间数据分布存在差异.这导致基于已有工区数据构建的机器学习储层参数预测模型,推广到新工区会存在较大预测误差.常规地质方法是在岩心与测井响应特征分析基础上建模,利用测井资料计算储层参数,流程复杂.该方法需要岩心校准模型,同样难以快速推广到新的工区.考虑地层纵横向非均质性,本文设计了一种深度Transformer迁移学习网络,通过已有工区的测井与岩心资料构建预测模型,实现未取心新工区储层参数快速准确预测.首先利用无监督学习算法-孤立森林剔除测井数据中存在的异常噪声数据.然后设计Transformer特征提取网络,提高网络特征提取能力,以此深入挖掘测井数据与储层参数的内在联系.最后设计深度迁移学习网络,构建网络损失函数,利用随机梯度下降算法优化网络参数,实现储层参数准确预测.本方案应用于四川南部地区五峰组—龙马溪组页岩储层参数孔隙度、总有机碳含量和总含气量预测.实验结果与工区校正后计算结果、主流机器学习模型预测结果对比,本方案结果与岩心数据具有更高的一致性.应用结果表明：本文方案具有实用性、有效性和可推广性. 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(2)
对弹性参数进行转换而获取物性参数的方法,适用范围有限且预测精度不高.本文基于岩石物理理论,提出一种带先验约束的碎屑岩储层物性参数预测方法,为储层预测、流体识别、储层描述、储量估计、烃类开发方案设计提供重要参数.应用岩石物理理论和物性参数先验信息建立了带先验约束的目标函数;并利用最优化方法对反演目标函数进行优化求解,对储层的物性及孔隙度和泥质含量进行同步迭代反演.经过正演数据及实际地震资料的测试应用,其结果表明本文方法反演得到的孔隙度和泥质含量为储层综合预测提供了愈加丰富的评价指标,同时孔隙度和泥质含量数据的联合应用对减小储层预测的多解性和降低勘探开发的风险有重要意义. 相似文献
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为识别四川盆地丁山区龙马溪—五峰组目的层富含页岩气的"甜点区",本文对页岩的有机碳含量、脆性、孔隙度及微裂隙等核心指标进行分析研究.对页岩展开岩石物性特征和岩石物理分析,结果显示"甜点区"具有TOC含量高、高孔隙度、低密度、脆性高(石英含量高)的特点,此外储层的拉梅常数和密度的乘积λρ分布范围是18～30 GPa·g·cm-3,泊松比v范围是0.18～0.22,剪切模量μ范围是13～18 GPa.根据储层的岩石物理特征,同时考虑孔隙度、裂隙纵横比和矿物组分对优质页岩敏感弹性参数的影响,采用等效嵌入体应力平均(EIAS)理论模型构建适合页岩气储层的三维岩石物理模板,进而预测储层的孔隙度、裂隙纵横比和石英矿物含量.基于测井数据,对构建的三维岩石物理模板进行校正,将校正后的模板应用到研究工区,选取过三口井的二维测线和三维区块,进行孔隙度、裂隙纵横比和石英矿物含量的定量预测.对比实际资料分析得出的优质页岩储层孔隙度预测范围与测井结果吻合较好,过三口井的目的层产气情况与预测结果一致性良好,目的层页岩具有高孔隙度、低裂隙纵横比和高石英含量的特征,可有效地指示优质页岩储层分布. 相似文献
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储层孔隙度、泥质含量及流体类型估测是地球物理勘探的重点及难点问题.基于岩石物理理论及等效模型,可以构建油气储层反射特征与储层孔隙度、泥质含量及流体的映射关系.本文从流体替换模型出发,结合矿物平均模型,首先推导了以孔隙度、泥质含量、流体模量和密度表征的非线性反射系数及弹性阻抗公式;然后根据推导的反射系数和弹性阻抗公式,建立了一套两步法反演策略：利用部分角度叠加数据进行线性反演预测弹性阻抗体;利用预测的弹性阻抗体开展泥质含量、孔隙度、流体模量和密度等变量的非线性反演,引入弹性阻抗对于反演变量的一阶和二阶导数以提高反演的精度.最后,利用层状模型验证了新推导的反射系数方程的精度,并分别利用测井数据模型生成的含噪声合成地震记录及实际工区地震数据验证了所提出的反演方法的可靠性. 相似文献