基于集成聚类均质度与储层地...界度联合的测井曲线自动分层_曹志民.pdf

2023 年第 38 卷 第2期2023，38(2):0641-0653地球物理学进展Progress in Geophysicshttp:/wwwprogeophyscnISSN 1004-2903CN 11-2982/P曹志民，阳璨，陈树民，等2023 基于集成聚类均质度与储层地质边界度联合的测井曲线自动分层 地球物理学进展，38(2):0641-0653，doi:10 6038/pg2023GG0137CAO ZhiMin，YANG Can，CHEN ShuMin，et al 2023 Integration of ensemble clustering homogeneity and geological marginal degree based automaticlayering with logging curves Progress in Geophysics(in Chinese)，38(2):0641-0653，doi:106038/pg2023GG0137基于集成聚类均质度与储层地质边界度联合的测井曲线自动分层Integration of ensemble clustering homogeneity and geological marginal degreebased automatic layering with logging curves曹志民1，2，阳璨1，陈树民2，赵海波2，韩建1，牟海维1CAO ZhiMin1，2，YANG Can1，CHEN ShuMin2，ZHAO HaiBo2，HAN Jian1，MU HaiWei1收稿日期2022-08-22;修回日期2022-12-14投稿网址http:/www progeophys cn基金项目海南省科技专项“海上油田精细分层注气工艺设计及智能气窜风险识别技术研究”(ZDYF2022GXJS220，ZDYF2022GXJS222)资助第一作者简介曹志民，男，1980 年生，博士，硕士生导师，主要科研方向为多源异构大数据模式识别与人工智能处理，勘探开发大数据分析方法及应用等，现从事地球物理测井、油气人工智能方面的科学研究和教学工作 E-mail:dahai sina com1 东北石油大学电子科学学院，大庆1633182 大庆油田勘探开发研究院，大庆1637121 School of Electronic Science，North-East Petroluem University，Daqing 163318，China2 esearch Institute of Exploration and Development，Daqing Oil Feild，Daqing 163712，China摘要现有的储层分层方法主要对焦于地质边缘奇异点的理解，而忽略了储层相应曲线集隐含的均质性信息 为此，开展了基于集成聚类的均质度与储层地质边界度联合测井曲线自动分层方法研究 具体地，通过利用集成聚类联合共生关联矩阵进行均质地层信息的编码，提取曲线均质度特征，并利用简单的阈值分割实现对均质地质区域的初始分割;同时，为对区域信息形成补充，提出了一种相关差特征获取曲线集各点的地质边界度 通过联合应用测井曲线集蕴含的均质区域信息与异构(奇异)地质边缘信息实现了一种灵活利用测井曲线集进行自动分层的方法 取用自然伽马、井径等 7 条常规测井曲线，对大庆油田陆相坳陷盆地齐家凹陷工区多口井进行实验与应用，研究结果表明，相对于传统分层方法更加准确高效，精度更高，特别在工区内的薄层和薄互层上取得较好的应用效果，不仅能高效稳定的实现单砂体级别的储层目标自动精细分层，还在一定程度上增加了对人工解译结果的补充，具有一定的实用性，可为提高测井储层解释的准确性提供较可靠的分层依据AbstractThe existing reservoir division methods are onlysuitable for conventional rock formation division，andcannot be used for the fine description of unconventionaloil and gas resources such as medium-shallow tight oil andthin sand Therefore，an automatic stratification methodbased on the integrated clustering of the combined loggingcurve of the homogeneity and the geological boundary ofthe reservoir is proposed to solve the structural division oftight sandstonereservoirs Specifically，byusingtheintegrated clustering information and the co-occurrencecorrelation matrix to encode the homogeneous formationinformation of the logging data，the homogeneity feature ofthe logging curve is extracted，and a simple thresholdsegmentation is used to realize the preliminary division ofthe homogeneous geological area Meanwhile，a novelcorrelation difference feature is designed to calculate thegeological marginal degreeFinally，by integrating theobtainedhomogeneousregionalinformationandthegeological marginal degree feature，the proposed automaticlayering methods can be realizedSeven conventionallogging curves，such as conventional natural gamma andwelldiameter，areselectedasinputparametersExperiments and applications have been carried out on theactual logging data of multiple medium-shallow layers oftight oil in the Qijia sag work area of the continentaldepression basin of Daqing Oilfield The research resultsshow that this method is more accurate and efficient thanthe traditional layering method，and has higher precision，地球物理学进展www progeophys cn2023，38(2)关键词地球物理测井;集成聚类;共生关联矩阵;均质度;边界度;自动分层中图分类号P631文献标识码Adoi:10 6038/pg2023GG0137especially for thin layers and thin interbedded layers in thework area The automatic fine stratification of layer targetsalso supplements the results of manual interpretation to acertain extent，indicating that this method has certainpracticability and can provide a reliable stratification basisfor improving the accuracy of logging reservoir interpretationKeywordsGeophysical logging;Ensemble clustering;Co-occurrencecorrelationmatrix;Homogeneitydegree;Boundary degree;Automatic stratification0引言随着地球物理技术的进步，地球物理测井数据集已然成为了进行储层岩性及含油性等地质参数预测的 主 要 数 据 源(Niculescu and Mocanu，2021;Kamilah et al，2022)有效地利用地球物理测井数据，将不同类型的测井曲线数据集用于目标储层精细分层，是后续储层划分、岩性识别和储层参数预测等应用的重要基础 因此，储层自动分层的好坏会直接影响这些应用 传统上，利用测井曲线进行分层的物理本质是把目标储层划分成多个具有相同地质特征的小层(沈禄银等，2016;Denisov et al，2018)目前，许多油田已经进入中晚期开发阶段，非常规油气资源将逐渐成为未来能源资源的重要部分面对越来越复杂的储层，在实践中迫切需要能够反映薄层或薄互层性质的精细分层技术 尽管如此，在现有学术水平上准确合理的精细储层自动测井曲线分层仍然是一项艰巨的任务为实现储层的自动分层，国内外学术研究者将各种方法应用在基于测井数据的储层描述研究工作上 例如活度分析法(陈思民，2021)、奇异值/特征分析法(沈禄银等，2016)、分形分析方法(Mukherjeeet al，2020;王敏等，2021)、最优分割法(王敬谋，2018)、模糊聚类法(陈钢花等，2018;ahaman etal，2022)、小波变换法(薛波等，2020;陈思民，2021;许鉴源等，2021)、机器学习法(Yang et al，2016;陈 思 民，2021;李 曦 等，2022;Kiran et al，2022;Zeng et al，2022)等 综上，活度分析法和奇异值/特征分析法的焦点集中在奇异点，然而不同种类的噪声使得某些奇异点的二阶偏导数不为零 分形分析方法中最常用的单一分形方法在储层结构复杂时，其曲线高低起伏、形状与幅值变化大，引起分形维数增多、计算量和内存需求大等问题 基于数理统计的最优分割法和模糊聚类等方法，需要人为不断的调节测井参数值、误差等参数，繁琐且易受人工因素影响，同时容易划分出多余的分层 小波基的选取依靠大量的经验和实验来选择小波函数，同时目前尚未制定合理的选择标准 基于监督的机器学习方法(如神经网络和支持向量机)需要提前确定区域形态特征(如分层结构模式)和大量的标记数据;此外，较多的超参数设定使得有限的泛化能力成为了此类方法的致命缺陷 因此，以上方法在不同场合的自适应性和最终的分层效果上都存在一定的缺陷此外，部分方法仅利用单一的某条测井曲线进行自动分层，并未综合使用多条测井曲线的信息 2003年 O Dubrule 博士代表 SEG 和 EAGE 的全球巡回演讲 在地质建模中地震数据综合的地质统计学 证明了综合利用测井、地震数据的地质统计学在地质建模方面具有强大的应用潜力 为此，在很多实际应用中，往往仅用一条曲线很难完成均质区域的自动划分，需要多条曲线联合进行均值区域的判定 与此同时，除有监督的机器学习方法外，现有的其他几种自动分层方法主要集中于对位于地质边界边缘的奇异点的判定与辨识，体现边缘信息的奇异值点是现有大多算法所关注的目标信息 与