测井资料识别地下流体类型的多元Logistic方法

测井资料识别地下流体类型的多元Logistic方法
【技术领域】：
[0001] 本发明设及一种油气田储层流体类型识别技术，特别设及利用测井资料的 Logistic模型判别式作为指纹特征进行储层流体类型的鉴别，从而准确快速地划分流体单 员，预测有利储层的空间展布，进而指导油气的勘探与开发的一种方法。
【背景技术】：
[0002] 近年来，石油勘探开发的科技进步与发展在理论W及技术上的深度与广度不断拓 展，复杂岩性、低孔低渗、低阻油气藏等特殊类型复杂油气藏在石油油气勘探中的地位变得 日益重要，而复杂储层流体性质识别更是近年来的关注度较高的问题。一直W来，复杂岩 性、低孔、低渗、低阻储层等复杂储层的油水识别是测井解释的重要研究方向。对于复杂储 层而言，储层流体在上述测井方法上的响应受到地层岩性、孔隙结构、W及侵入等等因素的 影响，响应特征不够明显，因而在常规测井判别油水方法的基础上应用多种数学手段深入 挖掘复杂储层油水层的差异成为了重要发展趋势。
[0003] Logistic曲线方程是由数学家、生物学家P.F.Verhulst于1838年在研究人口 增长时导出的，20世纪20年代R.化arl和L.T.Reed重新发现并得到更广泛应用。目前 Logistic曲线广泛应用于社会科学和自然科学领域。Logistic回归模型具有W下优势：在 进行Logistic回归判别分析时，对数据的正态性和相等协方差阵的假设要求不严，得到的 结果却很稳定；Logistic回归类似于回归分析，都有直接的统计检验，包含非线性效果和 大范围的诊断；Logistic回归对自变量没有特别的要求，自变量可W是离散变量也可W是 连续变量；Logistic回归的因变量是分类变量，预测得到的结果是事件发生的概率，且预 测精度高。
[0004] 传统的交会图版识别法具有很大局限性，图版识别每次只能利用两个自变量进行 交会，且同一图版难W识别和区分所有因变量类型。同时，交汇图版法要求自变量为连续变 量，而有些离散自变量数据，如岩性数据，则在交汇图版法中不得不分类讨论。更重要的是， 图版法具有很大的人为主观性。本次发明W孔隙度、渗透率、含水饱和度、泥质含量和岩性 等为自变量，W储层流体类别为因变量，建立多元Logistic模型，有望实现更加简便与快 捷的识别，同时提高识别的准确率，在国内外未见授权专利。

【发明内容】
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[0005] 本发明的目的在于克服已有的利用交会图版法只能同时考虑两种参数、同一图版 难W区分多种因变量类型、自变量必须是连续变量和人为主观因素较大等劣势，弥补难W 对复杂岩性、低孔、低渗、低阻储层等复杂储层流体类型识别的不足，提供一种准确、简便、 实用和易于推广的储层流体类型识别技术。
[0006] 本发明的方法是改变传统的利用交会图版法W及普通线性回归法从而识别出复 杂储层的油气水类型的方法。新方法首先对测井曲线进行预处理，并将岩屯、归位校正，建立 各种参数模型，并求解各种参数。再W实测资料为因变量，W上述各个参数为自变量，进行 Logistic回归分析，建立油气水层的指纹识别判别式，如图1所示。
[0007] 关键技术要点包括：
[0008] (1)多元多值Logistic分析
[0009] 在地质条件复杂的储层中，很难用只一两种测井解释参数推测储层流体类型的可 能结果。更多的则是将多种测井参数，如孔隙度、渗透率、岩性、泥质含量和含水饱和度等都 纳入统一的推测判别模型中，大大提高测井解释的精度与准确度。该样的分析便是多元分 析。对多元Logistic分析，最简单的一种便是多元二值Logistic分析。假设因变量有两 种取值（0和1)，现有n个自变量，分别为XI，x2,x3. ..xn，那么自变量取值为1时的概率 为：
[0013] 式中C为常数项，Pi(i= 1,2...n)为偏回归系数。
[0014] 实际上，储层中的流体类型一般是多于两种的，也就是因变量的取值是多值的。对 于因变量有有k种取值的n元模型，则有：
[0019] 式中cj(j= 1,2. . .k)为常数项矩阵，Pij(i= 1,2. . .n;j= 1,2. . .k)为偏回 归系数矩阵。
[0020] (2)避免多重共线性
[0021] 多重共线性（Multicollinearity)是指线性回归模型中的解释变量之间由于存 在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难W估计准确。自变量的选取应避 免出现多重共线性，如自然伽马和泥质含量即不应该出现在同一模型中（后者为前者的函 数）。对得出的模型也应及时进行共线性检验。
【附图说明】：
[0022] 图1测井资料识别地下流体类型的多元Logistic方法流程图
【具体实施方式】：
[0023] -、选择合理的测井曲线资料、试油或生产资料、录井资料与岩屯、测试资料；测井 曲线的种类要尽可能的齐全，能够满足泥质含量、含水饱和度、孔隙度和渗透率等参数模型 建立的要求。
[0024] 二、对测井曲线进行预处理（如斜井校直、曲线平滑处理、环境校正等），并将岩屯、 归位校正，建立与测井曲线的对应关系，进而确定求解泥质含量、含水饱和度、孔隙度和渗 透率等参数模型（如阿尔奇解释模型）等的经验常数，得出目的层段的泥质含量、含水饱和 度、孔隙度和渗透率等参数。
[0025] 试油或生产资料中的油气水层类型为因变量，W泥质含量、含水饱和度、孔 隙度和渗透率等参数为自变量，进行Logistic回归分析，建立油气水层的指纹识别判别 式；与试油或生产数据反复验证并完善判别式。
【主权项】
1. 本发明涉及一种油气田储层测井解释领域中流体类型的识别技术，即将孔隙度、渗 透率、泥质含量和含水饱和度等变量进行多元Logistic回归，建立储层流体类型的指纹特 征，进而快速准确鉴别油气水的方法： 步骤一，选择合理的测井曲线资料、试油或生产资料、录井资料与岩心测试资料：测井 曲线的种类要尽可能的齐全，能够满足泥质含量、含水饱和度、孔隙度和渗透率等参数模型 建立的要求。 步骤二，对测井曲线进行预处理（如斜井校直、曲线平滑处理、环境校正等），并将岩心 归位校正，建立与测井曲线的对应关系，进而确定求解泥质含量、含水饱和度、孔隙度和渗 透率等参数模型（如阿尔奇解释模型）等的经验常数，得出目的层段的泥质含量、含水饱和 度、孔隙度和渗透率等参数。 步骤三，以试油或生产资料中的油气水层类型为因变量，以泥质含量、含水饱和度、孔 隙度和渗透率等参数为自变量，进行Logistic回归分析，建立储层流体类型的指纹识别判 别式；与试油或生产数据反复验证并完善判别式。2. 根据权利要求1所述的储层流体类型判别方法，其特征是所述储层流体类型是指地 下储层中油层、水层、气层、干层、含油水层、含气水层、油水同层和气水同层等类型。3. 根据权利要求1所述的油气水层判别方法，其特征在于将判断储层流体类型的各参 数能够综合运用，将低维度空间中难以区分开的类型放置于高维度空间，进而更易区分并 建立指纹特征判别式。
【专利摘要】本发明涉及一种油气田储层内的流体类型识别技术，特别涉及利用测井资料的Logistic模型判别式作为指纹特征进行储层流体类型的鉴别，从而准确快速地划分流体单员，预测有利储集层的空间展布，进而指导油气的勘探与开发的一种方法。本发明的目的在于克服已有的只能利用地震资料寻找退覆前积反射寻找下降体系域，难以对分辨率较低的地震资料进行快速准确识别不足，提供一种准确、简便、实用和易于推广的下降体系域识别技术。对地震剖面进行新方法与经典手段相结合的分析，更为准确快速地开展海相地层的划分和油气储集层的预测。
【IPC分类】G01V9/00
【公开号】CN104880737
【申请号】CN201510202708
【发明人】张金亮, 李景哲, 柳莎莎, 张明
【申请人】北京师范大学
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年4月27日