模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲層反演,能夠較好地擯棄不同類型、不同尺度數(shù)據(jù)的揉合,較好地保留了數(shù)據(jù)完整性,這既能反映整體的變化趨勢,又能刻畫局部細(xì)致變化特征。針對長嶺1號氣田登婁庫組相變快、砂體橫向連續(xù)性較差的特點(diǎn),綜合地震、測井、鉆井測試分析資料,應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,反演了研究區(qū)目的層段砂巖厚度與孔隙度特征。研究結(jié)果顯示:①長嶺1號氣田登婁庫組各段砂體平面展布變化較大,但厚度較大的區(qū)域均集中于長深103—長深1-3—長深1-1井和長深2井附近,向東北呈逐漸減薄趨勢,D3巖層段長深103井周圍巖石厚度可達(dá)33.2 m;②研究區(qū)登婁庫組主力產(chǎn)油層D3和D4巖層段孔隙度較低,平均僅為5%左右,砂體孔隙度相對較高區(qū)域（>9%）僅集中于長深1井附近,整體顯示登婁庫組巖性較為致密;③反演結(jié)果與實際測試數(shù)據(jù)對比顯示,砂體厚度誤差控制在2.5 m以內(nèi),砂體孔隙度誤差在0.49%以下,結(jié)果可靠性較好。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行儲層反演分析,能夠很好地展現(xiàn)儲集砂體分布規(guī)律及儲集性能。 

【文章來源】：石油與天然氣地質(zhì). 2013,34(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

模糊化及模糊運(yùn)算示意圖

慷?“∧”為模糊運(yùn)算中的“and”運(yùn)算(圖1b)。將所有的規(guī)則綜合，模糊推理系統(tǒng)的最終輸出可以表示為:f=∑ni=1wifjwi，j=1，2，3(6)式中:wi，fi均為無量綱。同時可以增加方差和均值來表達(dá)新數(shù)據(jù)與培訓(xùn)樣本之間的變化量的大小，當(dāng)然其具體數(shù)據(jù)的大小則可以根據(jù)實際操作的需求調(diào)整平滑參數(shù)進(jìn)行比例化(拉伸/壓縮)，不同屬性的數(shù)據(jù)特征是不一樣的，其平滑參數(shù)是不同的，一般由訓(xùn)練數(shù)據(jù)依據(jù)梯度下降法來確定最小誤差來獲得。1．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建建立不同的數(shù)據(jù)層、神經(jīng)單元以及數(shù)據(jù)傳遞函數(shù)，圖2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)格架Fig.2Frameworkoftheneuralnetwork經(jīng)過多次試算，遴選出最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有一個輸入層、兩個中間層、一個輸出層(圖2)。中間層利用對數(shù)變換函數(shù)連接所有的神經(jīng)單元，現(xiàn)針對前面假設(shè)數(shù)據(jù)描述整個網(wǎng)絡(luò)，兩個中間層均有3個神經(jīng)單元，這些神經(jīng)單元除了接受所有的輸入數(shù)據(jù)以外，還接受一個誤差系數(shù)控制整個數(shù)據(jù)運(yùn)算的質(zhì)量。輸出層僅僅有一個神經(jīng)單元，整個網(wǎng)絡(luò)格架共有21個數(shù)據(jù)傳遞節(jié)點(diǎn)來調(diào)整研究數(shù)據(jù)的形成。本次研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由4層組成。第一層為輸入層，x1i，x2i，x3i(i=1，2，3，…，n)表示輸入項，各個節(jié)點(diǎn)直接與輸入項連接，將輸入值傳遞到下一層，在實際的應(yīng)用過程中可以選擇振幅、頻率和自然伽馬為輸入值;中間層Ⅰ為模糊化層，每個節(jié)點(diǎn)代表一個模糊化的變量值，其作用是計算各輸入分量屬于各個模糊域的隸屬度，前面已經(jīng)提到模糊域的劃分要依據(jù)實際油氣藏特征來劃分;中間層Ⅱ為系統(tǒng)推理層，每個節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則，用來匹配模糊規(guī)則的前件，計算每條規(guī)則的適用度;輸出層為精確化計算，該層同時還有誤差檢驗功能，依據(jù)誤差的可容忍度，反回中間層Ⅰ對數(shù)據(jù)模糊域范

416石油與天然氣地質(zhì)第34卷圖3儲層反演流程Fig.3Ｒeservoirinversionprocess的組合，縱向上的分辨率尚需要進(jìn)一步提高，地質(zhì)意義也需要進(jìn)一步明確。由此應(yīng)該在單一地震屬性的基礎(chǔ)上，選擇對砂體物性敏感較強(qiáng)測井曲線，引入鉆井測試分析數(shù)據(jù)，運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，將鉆井測試資料和測井曲線作為學(xué)習(xí)目標(biāo)，進(jìn)行多種地震屬性優(yōu)化，通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地震反演獲得明確的儲層地震反演結(jié)果。儲層反演流程圖(圖3)，很好的展現(xiàn)了地震數(shù)據(jù)分析處理，與鉆井、測井?dāng)?shù)據(jù)揉合過程，分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多源上得到了很好的保證，既表現(xiàn)出了結(jié)果整體可靠性，又較好的刻畫了局部細(xì)節(jié)。整個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儲層反演主要分為原始數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果檢驗、數(shù)據(jù)調(diào)整四部分。原始數(shù)據(jù)處理部分主要是針對地震屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、有效性進(jìn)行分析，保證后期數(shù)據(jù)計算的穩(wěn)劍數(shù)據(jù)模糊化和模糊推理系統(tǒng)的構(gòu)建是數(shù)據(jù)分析的核心塊，這其中還包括測井和鉆井?dāng)?shù)據(jù)耦合起來的模糊計算。結(jié)果檢驗部分主要是針對模糊計算結(jié)果結(jié)合實際所有的測井解釋、實鉆數(shù)據(jù)、實驗測試分析獲得巖性解釋及孔隙度值進(jìn)行對比，并依據(jù)計算結(jié)果誤差的可容忍程度對參與分析計算的數(shù)據(jù)集、計算截斷及步長進(jìn)行調(diào)整，直到整個分析結(jié)論與實際地質(zhì)認(rèn)識相符合。3實例應(yīng)用3．1工區(qū)概況長嶺1號氣田位于長嶺斷陷中部凸起帶東南部，為松遼盆地南部面積最大、資源最豐富的斷陷，斷陷面積1．3×104km2［10］。受斷陷強(qiáng)烈拉張期控盆斷裂的發(fā)育作用，長嶺斷陷表現(xiàn)為雙斷式的凹陷構(gòu)造格局。長嶺斷陷的演化經(jīng)歷了晚侏羅世火石嶺組—早白堊世營城組沉積時的斷陷期、早白堊世登婁庫組—白堊紀(jì)末期的拗陷期以及古近紀(jì)至今的反轉(zhuǎn)期三大階段，地層厚度及埋深變化較大［11－12］。長嶺1號氣田?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]松遼盆地南部長嶺斷陷登婁庫組致密砂巖有利儲層控制因素[J]. 葛巖,黃志龍,宋立忠,白連德,劉曉健,王穎.  中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2012(07)
[2]致密碎屑巖儲層地震反演技術(shù)方案及應(yīng)用[J]. 劉振峰,董寧,張永貴,王箭波,時磊.  石油地球物理勘探. 2012(02)
[3]長嶺氣田登婁庫組低滲砂巖儲層控制因素分析[J]. 王鍵,賈愛林,魏鐵軍,劉群明,甯波,章亞,鐘佳倚.  天然氣地球科學(xué). 2011(05)
[4]地震反演系統(tǒng)中的子波提取方法[J]. 孫學(xué)凱,馮世民.  物探化探計算技術(shù). 2010(02)
[5]地震反演與屬性耦合檢測薄層含氣砂巖[J]. 黃捍東,張如偉,趙迪,陳麗華.  石油地球物理勘探. 2009(02)
[6]長嶺1號氣田登婁庫組儲層成巖作用及儲集空間類型[J]. 艾寧,張春生,唐勇,黃文芳.  新疆石油天然氣. 2008(02)
[7]伸展構(gòu)造與反轉(zhuǎn)構(gòu)造對油氣分布的控制作用——以松遼盆地東南隆起區(qū)為例[J]. 李君,黃志龍,劉寶柱,柳波.  新疆石油地質(zhì). 2008(01)
[8]測井約束地震反演綜述[J]. 楊立強(qiáng).  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2003(03)
[9]測井資料約束的波阻抗反演中的多解性問題[J]. 馬勁風(fēng),王學(xué)軍,鐘俊,許亞軍.  石油與天然氣地質(zhì). 1999(01)
[10]中國東部中、新生代裂陷作用和伸展構(gòu)造[J]. 馬杏垣,劉和甫,王維襄,汪一鵬.  地質(zhì)學(xué)報. 1983(01)



本文編號：3422322