摘要
通过测井曲线解释可以获得地层岩性、电性以及孔渗饱等地层参数,然而,实际应用中时常出现部分测井数据失真或缺失的情况,而重新测井不仅价格昂贵且实现较困难。目前基于传统的线性假设和统计分析的测井曲线重构方法已不能满足储层特征的精细描述要求。门控循环单元(GRU)神经网络是一种适合于解决非线性和时序性问题的新型深度学习算法。基于深度学习的最新成果,提出使用GRU神经网络进行测井曲线重构。该方法兼顾了测井数据之间的非线性映射关系、数据随储层深度变化的趋势及历史数据之间的关联性。对实际资料进行试算,并与多元回归方法结果对比,表明GRU网络模型取得了良好的重构效果,为测井曲线重构提供了一种新的思路。
Formation parameters such as lithology,resistivity,porosity,permeability and saturation can be obtained by logging interpretation.However,it is frequently the case that logging data are missing or incomplete,but it is difficulty and expensive to record again.Present reconstruction of logging data based on traditional linear hypothesis and statistical analysis can not meet the requirements of fine description of reservoir characteristics.Gated Recurrent Unit(GRU)neural network is a new deep learning algorithm which is suitable for solving nonlinear and sequential problems.Based on the latest achievements of deep learning,a logging reconstruction method based on GRU neural network is proposed.The method considers the nonlinear mapping between logging data,how logging data change with depth and the relationship among historical data.Tested with real logging data and compared with the multiple regression method,the GRU network model is effective to reconstruct logging traces.It is a new idea a for logging traces reconstruction.
作者
王俊
曹俊兴
尤加春
WANG Jun;CAO Junxing;YOU Jiachun(School of Geophysics,Chengdu University of Technology,Chengdu,Sichuan 610059,China)
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期510-520,468,共12页
Oil Geophysical Prospecting
基金
国家自然科学基金项目“基于地震数据深度学习的四川盆地三弱天然气储层预测理论方法研究”(41430323)
国家重点研发计划深地专项“超深层重磁电震勘探技术研究”(2016YFC0601100)联合资助
作者简介
王俊,四川省成都市成华区二仙桥东三路1号成都理工大学地球物理学院,610059。Email:1148481903@qq.com,硕士研究生,1992年生。2016年毕业于武汉科技大学,获矿物加工工程专业学士学位,现在成都理工大学攻读地质工程专业硕士学位,主要从事储层预测、机器学习、地震数据深度学习等方面的学习和研究。