[发明专利]一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法

权利要求书

1.一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法，包括以下步骤：

1)收集多组井段的岩心分析渗透率和核磁共振T2谱测井数据，深度对齐后作为样本数据；

2)将收集的岩心分析渗透率与核磁共振T2谱测井数据进行归一化，使得样本数据范围在[0,1]之间；

3)建立核磁共振T2谱与岩心分析渗透率之间的非线性映射关系；

4)利用步骤3)中训练好的核磁共振T2谱与岩心分析渗透率之间的非线性映射关系获取待计算井段的致密砂岩渗透率值。

2.如权利要求1所述的一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法，其特征在于：所述步骤2)中，将收集的岩心分析渗透率与核磁共振T2谱测井数据进行归一化，使得样本数据范围在[0,1]之间的过程如下：

利用式(1)对核磁共振T2谱样本数据进行归一化

T2_i,j为第j个深度点核磁T2谱的第i个分量；T2_normal_i,j为T2_i,j的归一化结果；T2_min为所有T2_i,j中的最小值；T2_max为所有T2_i,j中的最大值；

利用式(2)对岩心分析渗透率样本数据进行归一化

K_j为第j个深度点岩心分析渗透率；K_normal_j为K_j的归一化结果；K_min为所有K_j中的最小值；K_max为所有K_j中的最大值。

3.如权利要求2所述的一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法，其特征在于：所述步骤3)中，建立核磁共振T2谱与岩心分析渗透率之间的非线性映射关系的过程如下：

①选取含有一层隐含层的三层BP神经网络；②确定BP神经网络输入、输出层变量个数；③确定BP神经网络的隐含层神经元个数；④获取BP神经网络模型；⑤将步骤2)中获得的归一化的核磁共振T2谱数据T2_normal_i,j(i＝1，...，m，j＝1，...，n)作为输入样本数据，步骤2)中获得的岩心分析渗透率K_normal_j(j＝1，...，n)作为输出样本数据，利用BP神经网络模型进行网络训练建立核磁共振T2谱与岩心分析渗透率之间的非线性映射关系。

4.如权利要求3所述的一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法，其特征在于：所述步骤②中，确定BP神经网络输入、输出层变量个数的过程如下：

采用的核磁共振T2谱测井数据由64个分量组成，因此输入层变量个数为64；输出层变量个数即输出的渗透率K，因此输出层变量个数为1。

5.如权利要求4所述的一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法，其特征在于：所述步骤③中，确定BP神经网络的隐含层神经元个数的过程如下：

利用如下式(3)确定隐层神经元个数N₂

其中，N₁为输入层变量层个数；N₃为输出层变量个数；α为[1,10]之间的常数；

通过计算可知隐含层神经元个数为介于9到18之间的整数，分别用9到18个神经元进行尝试，发现18个神经元时效果最好，将隐含层神经元个数确定为18。

6.如权利要求5所述的一种利用核磁共振T2谱形态获取致密砂岩渗透率的方法，其特征在于：所述步骤④中，获取BP神经网络模型的过程如下：

先将BP神经网络进行网络初始化，然后将前述设定好的BP神经网络的层数、输入变量层个数、输出变量层个数及隐含层神经元个数等参数输入BP神经网络中进行网络训练。