储层参数预测

LPM 储层预测技术LPM 是斯伦贝谢公司GeoFrame 地震解释系统中最新推出的储层预测软件，利用地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的展布，以此来实现储层参数的准确预测。

LPM 预测储层砂体可分两步进行：首先，它是将提取的地震属性特征参数与井孔处的砂岩厚度、有效厚度进行数据分析，将对储层预测起关键作用的地震属性特征参数优选出来，根据线性相关程度的大小，建立线性或非线性方程。

线性方程的建立主要采用多元线性回归方法；非线性方程的建立主要采用神经网络方法；其次，根据建立的方程，利用网格化的地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的成图。

4.1.1多元线性回归基本原理设因变量y 与自变量x 1， x 2 ，…，x m 有线性关系，那么建立y 的ｍ元线性回归模型：ξβββ++++=m m x x y 110其中β0，β1，…，βm 为回归系数；ξ是遵从正态分布N(0，σ2)的随机误差。

在实际问题中，对y 与x 1， x 2 ，…，x m 作n 次观测，即x 1t ， x 2t ，…，x mt ，即有：t mt m t t x x y ξβββ++++= 110建立多元回归方程的基本方法是：(1)由观测值确定回归系数β0，β1，…，βm 的估计b 0，b 1， …，b m 得到y t 对x 1t ，x 2t ，…，x mt ；的线性回归方程：t mt m t t e x x y ++++=βββ 110其中t y 表示t y 的估计；t e 是误差估计或称为残差。

(2)对回归效果进行统计检验。

(3)利用回归方程进行预报。

回归系数的最小二乘法估计根据最小二乘法，要选择这样的回归系数b 0，b 1， …，b m 使∑∑∑===----=-==nt n t mt m t t t t n t tx b x b b y y y e Q 11211012)()( 达到极小。

为此，将Q 分别对b 0，b 1， …，b m 求偏导数，并令0=∂∂bQ ，经化简整理可以得到b 0，b 1， …，b m ，必须满足下列正规方程组：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++my m mm m m y m m y m m S b S b S b S S b S b S b S S b S b S b S22112222212111212111 m m x b x b x b y b ----= 22110其中∑==nt t y n y 11 m i x n x nt it i ,,2,111==∑= ),,2,1())((1))((1111m i x x n x x x x x x S S nt n t jt it jt n t it j jt i n t it ji ij =-=--==∑∑∑∑==== ),,2,1())((1))((1111m i y x n y x y y x x S nt n t t it n t t it t i n t it iy =-=--=∑∑∑∑====解线性方程组，即可求得回归系数i b ，将i b 代入式可求出常数项0b 。

储层参数预测范文储层参数预测是油气勘探开发中的一项重要任务，可以提供储集层的物性参数信息，为油气资源的勘探、开发和生产提供关键数据支持。

储层参数的预测通常基于采样数据、地质模型和地球物理资料，通过建立合理的预测模型和算法，对未采样地区或未采样井点的储层参数进行预测。

储层参数包括孔隙度、渗透率、孔喉半径分布、孔隙结构、饱和度等，这些参数直接影响着储层的储集性能和流体动力学行为。

因此，储层参数的准确预测对于油气勘探开发而言尤为关键。

目前，储层参数的预测主要采用以下几种方法：1.统计学方法：通过分析和处理采样数据，建立统计模型，并通过统计学方法对未采样地区的储层参数进行插值和外推。

常用的统计学方法包括克里金法、反演法、概率统计法等。

2.地质模型方法：借助地质建模软件，将储层参数与地质模型进行耦合，通过地质模型的空间插值和外推，实现对未知区域储层参数的预测。

这种方法能够充分利用地质模型的信息，提高预测的准确性。

3.地球物理方法：地球物理资料中包含了有关储层参数的相关信息，如地震波速度、电阻率、密度等。

通过建立地球物理模型和地质模型的关系，可以将地球物理资料转换为储层参数，并对未采样地区进行预测。

4.数值模拟方法：通过建立储层数值模拟模型，模拟流体在储层中的流动行为，进而得到储层参数。

这种方法适用于对复杂储层和流体动力学特征进行预测，但计算量较大，计算耗时长。

以上方法在储层参数预测中都有其适用范围和局限性，具体选用哪种方法应根据具体情况而定。

此外，为了提高预测的准确性和可靠性，还可以采用多种方法的综合应用，进行数据耦合和结果整合。

总之，储层参数预测是一项复杂而关键的工作，它对于油气勘探开发的成功与否起着至关重要的作用。

通过合理选择预测方法、优化数据处理和分析，以及整合不同数据和模型的信息，可以有效提高储层参数预测的准确性和可靠性，为油气资源勘探和开发提供有力的技术支持。

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年3月1日第47卷第5期Mar. 2024Vol. 47 No. 5基于改进支持向量机的致密砂岩储层参数预测研究徐颖晋1， 庞振宇2（1.东华理工大学 信息工程学院， 江西 南昌 330013；2.东华理工大学 江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心， 江西 南昌 330013）摘 要： 致密砂岩储层的评价技术既是油气勘探开发的重点，也是难点。

目前对致密砂岩储层的储层参数的预测与评价，依然采用传统的储层参数预测方法，结合测井曲线进行建模，用以对渗透率、孔隙度等参数进行拟合，主要运用的方法有经验公式、回归分析等，其中大部分方法都是基于线性的，无法反映致密储层特有的沉积和成岩作用所导致的非均质性强的特点，无法揭示致密储层中测井曲线与储层参数之间的复杂非线性关系。

针对此问题，提出在传统储层参数预测模型的基础上，对测井曲线与储层参数的非线性关系进行分析，挖掘更多现有测井信息，进行支持向量机储层参数预测模型的建构，并采用粒子群算法、头脑风暴算法、布谷鸟算法等三种支持向量机的改进优化算法对模型参数进行测试，筛选出最优的储层参数预测模型。

将该模型应用于研究区储层参数预测评价中，有效提高了预测评价精度，为致密储层精细预测评价和非常规油气田的高效开发提供了有力的技术保障。

关键词： 储层参数； 致密砂岩； 测井曲线； 机器学习； 支持向量机； 粒子群算法中图分类号： TN911.1⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2024）05⁃0132⁃07Research on tight sandstone reservoir parameter predictionbased on improved support vector machineXU Yingjin 1, PANG Zhenyu 2(1. School of Information Engineering, East China University of Technology, Nanchang 330013, China;2. Jiangxi Engineering Technology Research Center of Nuclear Geoscience Data Science and System, East China University of Technology, Nanchang 330013, China)Abstract ： The evaluation technology of tight sandstone reservoir is not only the focus but also the difficulty of oil and gas exploration and development. At present, the traditional methods are still adopted in the prediction and evaluation of reservoir parameters of tight sandstone reservoir. In these methods, the modeling is carried out in combination with the well logging curves, so as to fit parameters such as permeability and porosity. The main methods used are empirical formulas and regression analysis.Most of these methods are based on linearity, which fails to reflect the strong heterogeneity caused by the unique sedimentation and diagenesis of tight reservoirs and fails to reveal the complex nonlinear relationship between well logging curves and reservoirparameters in tight reservoirs. In view of the above, on the basis of the traditional reservoir parameter prediction model, the nonlinear relationship between well logging curves and reservoir parameters is analyzed and the existing well logging information is more fully explored to construct a reservoir parameter prediction model based on support vector machine (SVM). The modelparameters are tested with three improved optimization algorithms of SVM, including particle swarm optimization (PSO), brainstorming algorithm and cuckoo search (CS) algorithm, so as to select the optimal reservoir parameter prediction model. The model improves the accuracy of prediction and evaluation effectively when it is applied to the prediction and evaluation of the parameters of the reservoir in the study area. Therefore, the proposed model can provide strong technical support for fineprediction and evaluation of tight reservoirs and efficient development of unconventional oil and gas fields.Keyword ： reservoir parameter; tight sandstone; well logging curve; machine learning; SVM; PSO algorithmDOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.05.023引用格式：徐颖晋，庞振宇.基于改进支持向量机的致密砂岩储层参数预测研究[J].现代电子技术，2024，47（5）：132⁃138.收稿日期：2023⁃09⁃06 修回日期：2023⁃09⁃27基金项目：江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金（JETRCNGDSS202003）0 引 言近年来，随着能源需求的增长，石油勘探开发进入了一个新的高峰期，致密砂岩油气资源逐渐成为勘探开发的主战场。

4.1 LPM 储层预测技术LPM 是斯伦贝谢公司GeoFrame 地震解释系统中最新推出的储层预测软件，利用地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的展布，以此来实现储层参数的准确预测。

LPM 预测储层砂体可分两步进行：首先，它是将提取的地震属性特征参数与井孔处的砂岩厚度、有效厚度进行数据分析，将对储层预测起关键作用的地震属性特征参数优选出来，根据线性相关程度的大小，建立线性或非线性方程。

线性方程的建立主要采用多元线性回归方法；非线性方程的建立主要采用神经网络方法；其次，根据建立的方程，利用网格化的地震属性体来指导储层参数（如砂岩厚度）在平面的成图。

设因变量y 与自变量x 1， x 2 ，…，x m 有线性关系，那么建立y 的ｍ元线性回归模型：ξβββ++++=m m x x y 110 (4.1)其中β0，β1，…，βm 为回归系数；ξ是遵从正态分布N(0，σ2)的随机误差。

在实际问题中，对y 与x 1， x 2 ，…，x m 作n 次观测，即x 1t ， x 2t ，…，x mt ，即有：t mt m t t x x y ξβββ++++= 110 (4.2)建立多元回归方程的基本方法是：(1)由观测值确定回归系数β0，β1，…，βm 的估计b 0，b 1， …，b m 得到y t 对x 1t ，x 2t ，…，x mt ；的线性回归方程：t mt m t t e x x y ++++=βββ 110 (4.3)其中t y 表示t y 的估计；t e 是误差估计或称为残差。

(2)对回归效果进行统计检验。

(3)利用回归方程进行预报。

回归系数的最小二乘法估计根据最小二乘法，要选择这样的回归系数b 0，b 1， …，b m 使∑∑∑===----=-==nt n t mt m t t t t n t tx b x b b y y y e Q 11211012)()( (4.4) 达到极小。

油气储层渗透率预测算法油气储层渗透率是确定油气储层的重要参数之一。

在石油勘探中，为了确保油气储层的产出和生产效益，研究油气储层渗透率预测算法显得尤为重要。

1. 渗透率预测算法的重要性油气储层渗透率是指储层中流体（油、气、水等）在岩石质地中移动的能力。

渗透率是储层胶结、孔隙度、孔隙连通及自然裂缝等多种因素共同作用的结果。

而渗透率对储层的石油勘探和开发产生重要影响。

因此，如何准确地预测油气储层的渗透率是石油勘探中的一项重要任务。

2. 常用的渗透率预测算法目前，常用的预测算法主要包括核磁共振、脱离方法、测井资料和地质统计学等方法。

核磁共振是一种在油气勘探领域中常用的成像工具，它可以跨越岩石层的矩阵和孔隙空间之间的界面，有效地评估储层中的油气储量、孔隙度、水饱和度等信息。

但核磁共振还不能解决脆性储层以及高温和高压环境下的问题。

脱离方法是一种基于衰减率的射线测试方法，在脱离时间和衰减率之间建立关系，并通过分析脱离时间和衰减率的变化，预测出渗透率。

但这种方法对不同类型的岩石和环境条件适应性差。

测井资料是预测渗透率的重要数据来源之一。

通过测量井中岩石参数的变化，如电阻率、声波速度、密度等，可以预测出储层岩石特征和孔隙度等信息。

但是测井数据通常只有表层信息，对于三维预测领域仍存在一系列问题。

地质统计学是经典的预测渗透率方法。

它通过对反映渗透率空间分布和变化规律的地质因素（如厚度、连通性、含水层等）进行统计分析，预测储层的渗透率。

但是，地质统计学需要大量的、高质量的地质数据，计算过程较为复杂。

3. 基于人工智能的新算法近年来，随着人工智能技术的发展，一些基于人工智能的新算法也开始得到广泛关注。

这些算法与传统的算法相比，既具有较高的准确性，又能够自动标注数据，节省人力成本。

目前较为常用的神经网络模型包括BP神经网络、卷积神经网络和深度学习模型等。

其中，深度学习模型在图像、语音等领域的研究中已经取得了巨大的应用和成果。