測(cè)井信息融合下的地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建與實(shí)踐

摘要：針對(duì)地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)問題，提出了一種基于測(cè)井信息融合的模型構(gòu)建方法。通過數(shù)據(jù)收集、特征提取、模型選擇與訓(xùn)練、驗(yàn)證與優(yōu)化等流程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)地層特性的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。研究首先在V油田和T背斜區(qū)域開展了實(shí)踐工作，通過實(shí)時(shí)測(cè)量和隨鉆測(cè)井技術(shù)收集了大量的地層數(shù)據(jù)。在特征提取環(huán)節(jié)，運(yùn)用主成分分析等技術(shù)，從高維數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵特征。選擇了深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并通過參數(shù)優(yōu)化提升了模型的性能。實(shí)踐結(jié)果表明，該方法能有效減少地層預(yù)測(cè)誤差，提高勘探精度，為油氣藏分析提供了可靠的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：測(cè)井信息融合；地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)；構(gòu)建與實(shí)踐

一、前言

隨著油氣勘探開發(fā)的深入，地質(zhì)條件日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的地質(zhì)模型往往存在一定的誤差，難以滿足精準(zhǔn)評(píng)價(jià)的需求。為了提高地層評(píng)價(jià)的精度，測(cè)井信息的實(shí)時(shí)獲取和精確分析成為關(guān)鍵。通過將測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與地震、鉆井、地質(zhì)等多源信息進(jìn)行融合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)地層特征的精準(zhǔn)描述，特別是在復(fù)雜構(gòu)造區(qū)和深層油氣勘探領(lǐng)域，測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的作用愈加突出。測(cè)井信息融合下的地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型不僅能夠有效提升地層深度、巖性、孔隙度等參數(shù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，還能優(yōu)化鉆井設(shè)計(jì)和油氣藏評(píng)價(jià)，為后續(xù)的開發(fā)決策提供科學(xué)依據(jù)。本文將探討基于測(cè)井信息融合的地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建方法，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例，分析其在油氣勘探中的實(shí)踐效果。

二、測(cè)井信息融合與地層評(píng)價(jià)理論概述

（一）測(cè)井信息融合

測(cè)井信息融合指的是將不同來源、不同類型的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，以獲得對(duì)地層特性和油氣儲(chǔ)量更準(zhǔn)確的評(píng)估。測(cè)井技術(shù)通常包括伽馬射線、聲波、密度、電阻率等多種物理量的測(cè)量，這些數(shù)據(jù)各自反映了地層的不同性質(zhì)。例如，電阻率主要用于區(qū)分含水層和油氣層，而密度和聲波可以揭示地層的孔隙度和裂縫特征[1]。然而，單一的測(cè)井信息往往無法完全反映地層的復(fù)雜性和多樣性，因此信息融合成為提高測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)可靠性和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵手段。通過多種測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的融合，可以綜合評(píng)估地層的巖性、孔隙度、滲透率、飽和度等特征，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的地層評(píng)價(jià)。測(cè)井信息融合不僅能夠提高油氣勘探的成功率，還能夠?yàn)楹罄m(xù)的開發(fā)方案提供重要依據(jù)，進(jìn)而優(yōu)化資源的開發(fā)策略和提高油田的開發(fā)效益。

（二）地層評(píng)價(jià)理論與方法

地層評(píng)價(jià)理論是指通過對(duì)地層測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的分析與解譯，評(píng)估地下巖層的物理性質(zhì)及其對(duì)油氣儲(chǔ)藏和流動(dòng)的影響。地層評(píng)價(jià)的核心目標(biāo)是了解地層的孔隙度、滲透率、含油氣性及其流體特征。在地層評(píng)價(jià)過程中，傳統(tǒng)的測(cè)井方法多通過單一數(shù)據(jù)的推算進(jìn)行。例如，通過電阻率反演孔隙度，通過聲波時(shí)差估算巖性等。然而，隨著地質(zhì)環(huán)境的復(fù)雜化，傳統(tǒng)方法在精度和適用性上存在一定局限。因此，現(xiàn)代地層評(píng)價(jià)理論逐步引入了多種地球物理測(cè)量技術(shù)和數(shù)學(xué)模型。例如，利用多分辨率的反演算法對(duì)多個(gè)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行融合，提高了對(duì)地層巖性和流體分布的預(yù)測(cè)能力。此外，數(shù)字巖心分析、綜合地質(zhì)建模和三維地層模擬等技術(shù)，也被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代地層評(píng)價(jià)中，以更好地解釋油氣藏的特性和優(yōu)化開發(fā)方案。

（三）測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的多尺度融合與地層綜合評(píng)價(jià)

隨著油氣勘探與開發(fā)的深入，單一測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)難以滿足對(duì)復(fù)雜地層的全面評(píng)價(jià)需求。因此，多尺度數(shù)據(jù)融合成為一種新的研究趨勢(shì)。多尺度融合方法結(jié)合了不同空間分辨率的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，結(jié)合地質(zhì)學(xué)、地球物理學(xué)及數(shù)學(xué)建模技術(shù)，能夠更精準(zhǔn)地描述地下地層的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)。例如，通過結(jié)合高分辨率的核磁共振（NMR）數(shù)據(jù)和低分辨率的電阻率數(shù)據(jù)，能夠更好地評(píng)估油氣層的孔隙度、滲透率及流體飽和度。這種多尺度融合技術(shù)能夠提供更加細(xì)致的地層細(xì)節(jié)，有效提高對(duì)地層分布、油氣藏連通性及儲(chǔ)量估算的準(zhǔn)確性。同時(shí)，通過對(duì)不同深度范圍內(nèi)的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行空間配合與分析，可以更全面地了解地層的縱向差異，從而為精細(xì)化勘探和開發(fā)提供依據(jù)。該技術(shù)的應(yīng)用，不僅增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜地層的解析能力，也為提升油氣資源的開發(fā)效益提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。

三、地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

（一）模型構(gòu)建流程

地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建是通過系統(tǒng)性的方法對(duì)地層特性進(jìn)行多維度分析與建模的過程，旨在提高地層評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和可靠性。其構(gòu)建流程通常包括數(shù)據(jù)收集、特征提取、模型選擇與訓(xùn)練、驗(yàn)證與優(yōu)化等幾個(gè)關(guān)鍵步驟。首先，數(shù)據(jù)收集階段是模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，包括多種測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)（如電阻率、聲波、密度等）和地質(zhì)信息（如巖性、孔隙度、滲透率等）。在特征提取階段，從原始測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，如孔隙度、飽和度、巖性和流體特性等，這些特征對(duì)地層的分析至關(guān)重要。接下來是模型選擇階段，根據(jù)地層的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)特性，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）等，或基于物理模型的反演方法。然后，進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整參數(shù)，直到模型能夠精準(zhǔn)地?cái)M合地層特性[2]。通過驗(yàn)證與優(yōu)化階段，采用交叉驗(yàn)證、誤差分析等手段檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰途?，并通過參數(shù)調(diào)優(yōu)、算法優(yōu)化等方法提高模型的性能。整個(gè)流程需要高效的數(shù)據(jù)處理和模型評(píng)估體系，以確保構(gòu)建出的模型在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和可操作性。

（二）特征選擇與提取

特征選擇與提取是地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響到模型的預(yù)測(cè)能力和計(jì)算效率。特征選擇的目標(biāo)是從大量的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中識(shí)別出最具信息量和區(qū)分度的特征變量，這些特征對(duì)地層評(píng)價(jià)和油氣藏分析至關(guān)重要。常見的特征包括電阻率、密度、聲波時(shí)差、孔隙度、滲透率、飽和度等。通過對(duì)不同類型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)性分析，能夠選擇出最具代表性的特征，減少冗余信息的干擾，提升模型的效率和準(zhǔn)確度。

在特征提取方面，通常會(huì)應(yīng)用一些常見的算法與技術(shù)，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，這些方法能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)降維為低維的特征集，從而簡(jiǎn)化模型復(fù)雜度并提高處理效率。此外，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)特征提取成為一種新的趨勢(shì)。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或自編碼器（AE）等技術(shù)，可以自動(dòng)從原始測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中提取更深層次的特征，進(jìn)一步提升地層評(píng)價(jià)模型的性能。特征選擇與提取的優(yōu)化，不僅能夠提升模型的準(zhǔn)確性，還能夠有效減少計(jì)算時(shí)間，提升模型在實(shí)際應(yīng)用中的可操作性和效率。

（三）模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)優(yōu)化

在地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建中，選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化參數(shù)是提升模型性能的關(guān)鍵。不同的地層特性和測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)類型要求采用不同的模型結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，如線性回歸、支持向量機(jī)（SVM）等，在某些情況下可以提供較為簡(jiǎn)單的解答，但面對(duì)復(fù)雜的地層特征時(shí)，可能無法充分挖掘數(shù)據(jù)中的深層次信息。為了處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN等，逐漸成為主流[3]。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)從大量的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中提取高層次特征，并能捕捉到地層的非線性特性，尤其適用于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析。參數(shù)優(yōu)化是模型構(gòu)建中不可忽視的環(huán)節(jié)。模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)等，對(duì)模型的訓(xùn)練效果和泛化能力有著重要影響。為了確保模型能夠在實(shí)際應(yīng)用中取得最佳性能，通常需要采用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索或貝葉斯優(yōu)化等方法對(duì)超參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)優(yōu)。通過優(yōu)化訓(xùn)練過程中的參數(shù)設(shè)置，能夠使模型更好地適應(yīng)不同地層的特性，提高預(yù)測(cè)精度與魯棒性。整體而言，合理的模型結(jié)構(gòu)與精確的參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合，能夠顯著提升地層評(píng)價(jià)模型在復(fù)雜油氣藏環(huán)境中的表現(xiàn)，為地層分析和油氣資源開發(fā)提供有力的數(shù)據(jù)支持。

四、測(cè)井信息融合下的地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)實(shí)踐

（一）研究區(qū)域概況

V油田位于某地區(qū)海域，是一個(gè)勘探較為成熟的區(qū)塊，水深約80米，地質(zhì)構(gòu)造為典型的背斜型圈閉，儲(chǔ)層為中侏羅統(tǒng)砂巖，已鉆探十余口水平井。T背斜位于V油田東部，屬于一個(gè)潛在的含油氣遠(yuǎn)景區(qū)，尚在滾動(dòng)勘探階段。為了更好地探明T背斜的構(gòu)造、巖性及其含油氣特征，特別是在背斜較高的位置，設(shè)計(jì)了F井作為關(guān)鍵井位。

如圖1所示，在三維地質(zhì)建模和油氣系統(tǒng)模擬的基礎(chǔ)上，優(yōu)化設(shè)計(jì)了F井的預(yù)設(shè)鉆井軌跡。井下工具組合包括PDC鉆頭、推靠式旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向工具和隨鉆測(cè)量及測(cè)井工具，通過實(shí)時(shí)測(cè)量地層信息，以確保有效鉆穿目標(biāo)層并驗(yàn)證T背斜的含油氣特性。這一勘探作業(yè)將為后續(xù)開發(fā)提供重要數(shù)據(jù)支持，進(jìn)一步確認(rèn)該區(qū)域的油氣儲(chǔ)量和開發(fā)潛力。

（二）測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)收集與處理

如圖2所示，地質(zhì)專家和鉆井專家在基于地震資料、鄰井資料和地質(zhì)規(guī)律的初步地質(zhì)模型基礎(chǔ)上，圈定了靶點(diǎn)位置。然而，由于地震資料的歸位、層位拾取及構(gòu)造圖深度轉(zhuǎn)換存在一定的不確定性，導(dǎo)致靶點(diǎn)位置和深度的初步估計(jì)存在偏差。因此，為了精確獲取地層的深度、走向及傾角等構(gòu)造信息，研究人員在F井目標(biāo)層（地層6）上方設(shè)置了地層2、地層3、地層4和地層5作為標(biāo)志層，并結(jié)合隨鉆MWD（測(cè)量和測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)）與參考井的測(cè)量、測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，通過實(shí)時(shí)解釋隨鉆數(shù)據(jù)，進(jìn)一步確定標(biāo)志層的準(zhǔn)確位置，從而精確調(diào)整地層模型。結(jié)果表明，預(yù)測(cè)與實(shí)際深度之間存在一定的誤差[4]。具體數(shù)據(jù)如下：地層2的預(yù)測(cè)埋深為2432.98m，實(shí)際深度為2429.7m，誤差為3.28m；地層3的預(yù)測(cè)埋深為2578.13m，實(shí)際深度為2573.96m，誤差為4.17m；地層4的預(yù)測(cè)埋深為2835.85m，實(shí)際深度為2802.45m，誤差為33.4m；地層5的預(yù)測(cè)埋深為2891.00m，實(shí)際深度為2857.57m，誤差為33.43m；目標(biāo)層的預(yù)測(cè)埋深為2972.03m，實(shí)際深度為2943.82m，誤差為28.21m。由于F井為T背斜的第一口探井，初導(dǎo)地質(zhì)模型由于缺乏井控信息，導(dǎo)致對(duì)地層構(gòu)造的認(rèn)識(shí)存在較大誤差。隨鉆數(shù)據(jù)提供的實(shí)時(shí)信息揭示了地層5存在南東向的減薄現(xiàn)象，并在隨鉆數(shù)據(jù)約束下，結(jié)合重新精細(xì)解釋的地震反射軸，進(jìn)一步修正了地層模型。這一過程有效改善了目標(biāo)層深度和走向的預(yù)測(cè)精度，顯示出隨鉆技術(shù)在復(fù)雜地質(zhì)條件下的應(yīng)用價(jià)值。

（三）測(cè)井信息融合實(shí)踐

根據(jù)表1的測(cè)井信息融合實(shí)踐效果可以看出，隨著鉆探深度的增加，預(yù)測(cè)深度與實(shí)際深度之間的誤差逐漸增大。地層2和地層3的誤差較小，分別為3.28米和4.17米，說明在淺層地質(zhì)條件下，初步的地質(zhì)模型與實(shí)際情況較為吻合。而在地層4、地層5及目標(biāo)層的誤差顯著增加，特別是地層4和地層5，誤差分別為33.4米和33.43米，表明在深層地質(zhì)條件下，初步模型的預(yù)測(cè)精度受到地質(zhì)不確定性和資料局限的影響，存在較大偏差[5]。目標(biāo)層的誤差為28.21米，雖然比深層地層稍小，但仍表明預(yù)測(cè)深度存在一定誤差。總體來看，隨鉆數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)反饋和調(diào)整有效地減少了誤差，尤其在復(fù)雜地質(zhì)條件下，測(cè)井信息的融合極大提升了深度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，有助于優(yōu)化地層模型，提升勘探精度。

五、結(jié)語

本文通過測(cè)井信息融合技術(shù)，構(gòu)建了一套地層精準(zhǔn)評(píng)價(jià)模型，并在實(shí)際油田勘探中進(jìn)行了應(yīng)用。研究證實(shí)了模型在處理復(fù)雜地質(zhì)條件下的有效性和準(zhǔn)確性時(shí)，通過優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，顯著提升了預(yù)測(cè)精度，減少了深度誤差。此外，研究還展示了隨鉆測(cè)井技術(shù)在實(shí)時(shí)地質(zhì)導(dǎo)向中的重要作用，為今后類似地質(zhì)條件下的油氣勘探提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和方法論。綜上所述，基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的地層評(píng)價(jià)模型具有廣泛的應(yīng)用前景，對(duì)于提高油氣資源開發(fā)效率和經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。

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作者單位：大慶油田勘探開發(fā)研究院

■ 責(zé)任編輯：王穎振 鄭凱津