[发明专利]基于测井曲线的岩性识别方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种基于测井曲线的岩性识别方法及装置，该方法包括：获取目标井的多条测井曲线；标准化所述测井曲线；对标准化后的测井曲线进行主成分分析，以获取主成分测井数据；基于预设的聚类算法对所述主成分测井数据进行聚类，获得所述目标井的岩性识别结果。本申请实施例可以提高岩性识别的效率和精度。

技术领域

本申请涉及测井资料岩性解释技术领域，尤其是涉及一种基于测井曲线的岩性识别方法及装置。

背景技术

测井岩性解释成果是储层参数计算和油气评价的基础，其为沉积相识别等地质研究提供了依据。目前，岩性的识别通常有两种方法，一种是参考岩心岩屑录井资料，二是用自然伽马、自然电位或声波时差等反映岩性变化的测井曲线特征识别岩性。

考虑到取芯成本较高，并不是每口井都有取心资料(一般是重点探井才有)，而石油钻井时，在钻到设计井深深度后都必须进行测井。因此对于取心资料较全的地区，对无取心井和无取心井段，可以通过建立岩石类型-测井参数的测井解释模型来确定岩性。而对于取心资料较少或者没有取心资料的地区，目前是人工手动利用自然电位、伽马、侧向测井、声波时差等测井曲线特征解释识别砂岩、泥岩、钙质砂岩等不同的岩性。然而，人工解释识别的效率比较低，且对于测井曲线特征不明显的井识别率低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于测井曲线的岩性识别方法及装置，以提高岩性识别的效率和精度。

为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种基于测井曲线的岩性识别方法，包括：

获取目标井的多条测井曲线；

标准化所述测井曲线；

对标准化后的测井曲线进行主成分分析，以获取主成分测井数据；

基于预设的聚类算法对所述主成分测井数据进行聚类，获得所述目标井的岩性识别结果。

本申请实施例的基于测井曲线的岩性识别方法中，所述标准化所述测井曲线，包括：

对所述多条测井曲线进行标准差标准化处理。

本申请实施例的基于测井曲线的岩性识别方法中，所述对标准化后的测井曲线进行主成分分析，包括：

获取初始测井数据的协方差矩阵；所述初始测井数据为标准化后的测井曲线的测井数据；

确定所述协方差矩阵的特征值及特征向量；

对所述特征值进行从大到小排序，并根据公式确定大于预设阈值时的主成分测井曲线个数；其中，λ_i为第i个特征值，M为测井曲线个数，L为大于预设阈值时的主成分测井曲线个数；

根据公式X_NL＝Y_NM*U_ML确定主成分测井数据；其中，X_NL为主成分测井数据，Y_NM为初始测井数据，U_ML为对初始测井数据的协方差矩阵求取的特征向量。

本申请实施例的基于测井曲线的岩性识别方法中，所述预设的聚类算法包括核K-均值聚类算法。

本申请实施例的基于测井曲线的岩性识别方法中，对于所述目标井中的每口井，所述基于预设的聚类算法对所述主成分测井数据进行聚类，包括：

a、按照N/K的间隔取K个数据点作为初始聚类中心点，并根据所述初始聚类中心点对所述主成分测井数据进行初始分类；其中，N为主成分测井数据个数，K为初始分类数；