多屬性概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在ML油田巖性油氣藏預(yù)測中的應(yīng)用

李 密，李少華，王紅賓，曾勝勇，郭士東

（1.中國石化中原油田普光分公司采氣廠，四川達州636155；2.長江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院）

在ML油田，研究區(qū)面積為600 km2，目的層段為珠江組，地震時窗為1 700～2 100 ms。由于地震資料品質(zhì)差，井?dāng)?shù)據(jù)缺乏，而且開發(fā)程度低，所以常規(guī)阻抗反演、AVO 反演進行油氣預(yù)測效果不理想。多屬性概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與常規(guī)反演方法比較具有自身的優(yōu)點，它采用的多屬性技術(shù)能綜合利用疊前和疊后地震數(shù)據(jù)的信息，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立含油氣性與地震屬性之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，利用這種非線性關(guān)系對砂體進行油氣預(yù)測［1］。

1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

1.1 基本原理

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的數(shù)學(xué)插值方法，類似于多維空間的格里金插值，具有高度的容錯性，即使某個井旁地震參數(shù)或某個網(wǎng)絡(luò)連接有“缺陷”，也可以通過“聯(lián)想”得到全部或者大部分信息［2］。

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于采樣點的算法，為了克服采用單采樣點與目標(biāo)曲線進行相關(guān)時，沒有考慮井和地震之間有很大的頻率成分差異的缺點［3］，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了褶積因子，通過每個屬性上一組采樣點的加權(quán)平均來預(yù)測測井曲線上某點的值，建立屬性上鄰近的多采樣點與測井?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性［4］。

1.2 誤差驗證

多屬性概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法使用交互式的驗證過程得到驗證誤差。將測井?dāng)?shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫和驗證數(shù)據(jù)庫。挑選時深關(guān)系好、目標(biāo)層段曲線與地震屬性關(guān)系明顯的測井?dāng)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，剩余井的測井?dāng)?shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)庫。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫進行培訓(xùn)，使用驗證數(shù)據(jù)庫來度量預(yù)測誤差時，總驗證誤差由各點驗證誤差求均方根得到。

由于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是逐個樣點進行計算并對結(jié)果進行優(yōu)選，運行時間較長，所以選擇合理的計算參數(shù)尤為重要。

2 應(yīng)用實例

2.1 區(qū)域地質(zhì)概況

ML油田在18.5 Ma出現(xiàn)一次規(guī)模巨大的海侵，因此發(fā)育了很厚的海侵體系域，晚期海侵沉積覆蓋在早期海侵砂體之上，形成了珠江組的多套油層，為形成各類巖性油氣藏提供了必要條件。

根據(jù)前人對巖性地層圈閉認(rèn)識，結(jié)合本區(qū)實際情況，研究發(fā)現(xiàn)背斜構(gòu)造翼部和鼻狀構(gòu)造是尋找?guī)r性地層圈閉的良好場所。本研究區(qū)已經(jīng)鉆遇4個巖性油氣藏砂體，這將作為條件數(shù)據(jù)用于對概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)以及對預(yù)測結(jié)果的驗證，最后對研究區(qū)6個巖性油氣藏遠(yuǎn)景目標(biāo)進行含油氣性預(yù)測（圖1）。

2.2反演參數(shù)

工區(qū)內(nèi)有15口井可用，反演主要用到油層解釋曲線、聲波時差曲線以及check-shot時深校正曲線。挑選時深關(guān)系好、目標(biāo)曲線與地震屬性關(guān)系明顯的9口井的測井?dāng)?shù)據(jù)作為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，其余6口井的測井?dāng)?shù)據(jù)作為“驗證數(shù)據(jù)”。

研究區(qū)共提取了12種疊前屬性和24種疊后屬性（表1），采用逐步遞歸法來進行多屬性優(yōu)選［5］，最終優(yōu)選出7種屬性（振幅包絡(luò)、瞬時相位、瞬時頻率、泊松比、λρ反射率、密度、時間）進行概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演。

優(yōu)選出屬性組后，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)選實驗來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)參數(shù)（表2），根據(jù)預(yù)測誤差的大小以及培訓(xùn)時間長短來優(yōu)選反演參數(shù)［6］。

圖1 研究區(qū)目標(biāo)砂體分布（紅色為已鉆遇砂體，其它為遠(yuǎn)景目標(biāo)）

表1 屬性優(yōu)選

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)參數(shù)優(yōu)選

當(dāng)sigmas數(shù)和共軛迭代次數(shù)增大時，預(yù)測誤差無顯著變化，所以這兩個參數(shù)對預(yù)測誤差的影響較小，為了縮短訓(xùn)練時間，這兩個參數(shù)采用設(shè)置sigmas數(shù)為25、共軛迭代次數(shù)為20。增加褶積因子數(shù)，預(yù)測誤差減小，但褶積因子過大則會出現(xiàn)“過訓(xùn)練”現(xiàn)象，預(yù)測誤差反而增大。通過對比訓(xùn)練結(jié)果，當(dāng)褶積因子等于5時，培訓(xùn)結(jié)果和原始曲線擬合較好，培訓(xùn)時間也滿足要求。

2.3 反演結(jié)果

完成概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)后，將培訓(xùn)結(jié)果應(yīng)用于已鉆遇巖性油氣藏砂體進行油氣預(yù)測，得到已鉆遇四個砂體的油氣分布概率（圖2）。

將預(yù)測結(jié)果與已知測井?dāng)?shù)據(jù)進行對比說明預(yù)測結(jié)果真實可靠（表3），此方法可以用于對潛在的巖性油氣藏砂體進行油氣預(yù)測。

采用多屬性概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對ML油田6個潛在的巖性油氣藏砂體進行油氣預(yù)測，砂體油氣分布概率見圖3，統(tǒng)計結(jié)果見表4。

表3 已鉆遇巖性油氣藏砂體預(yù)測結(jié)果比較

表4 潛在巖性油氣藏目標(biāo)砂體預(yù)測

從含油氣面積以及含油氣厚度來看，砂體yl1、砂體yl3、砂體yl5油氣充注較好，可作為候選目標(biāo)。砂體yl4、砂體yl6部分被油氣充注，需結(jié)合其它資料綜合分析砂體的含油性。砂體yl2基本無油氣顯示。

3 結(jié)論

（1）多屬性概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演能綜合疊前與疊后的數(shù)據(jù)信息，而且建立測井曲線與地震屬性間的非線性關(guān)系來進行油氣預(yù)測，相比常規(guī)阻抗反演方法，適用于地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜、開發(fā)程度低的情況。

圖2 已鉆遇砂體油氣預(yù)測概率分布

圖3 目標(biāo)砂體油氣預(yù)測概率分布

（2）概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于采樣點算法，計算時間較長，所以在進行油氣預(yù)測前，必須對反演參數(shù)進行優(yōu)選，以節(jié)約計算時間和減少預(yù)測誤差。

（3）在研究區(qū)，通過對遠(yuǎn)景目標(biāo)的鉆探證明預(yù)測結(jié)果真實可靠，效果良好。證明多屬性概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)油氣預(yù)測方法適合本地區(qū)的地質(zhì)情況，能較好應(yīng)用于對本地區(qū)巖性油氣藏的勘探和開發(fā)。

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