融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。     

基于地质多元统计分析的煤层气含量建模方法——以沁水盆地南部某区块3号煤层为例

煤层的气含量是煤层气评价选区中的重要指标,同时也是进行煤层气储量计算的重要参数。通过剖析三维地质建模原理和煤层气含量的制约因素,并以山西沁水盆地南部煤层气开发示范区为例,使用地质多元统计分析方法,建立了煤层气含量的预测模型。通过与气含量的实验数据对比表明,该方法的预测精度较高,误差均在10%以内,其中多元线性回归法的误差为4.50%,效果最好,具有实际意义。实例分析表明,选取适当的气含量制约因素,利用多元统计分析方法建立煤层气含量预测模型,对煤层气三维地质建模乃至煤层气开发都具有指导作用。