一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，其步驟：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、質(zhì)控和處理：針對單井曲線問題和多井一致性問題，對存在問題的測井曲線采用巖石物理方法進(jìn)行校正；利用巖石物理分析方法獲得對儲層的巖性、物性或含油氣性具有區(qū)分性的測井曲線參數(shù)，確定儲層反演目標(biāo)參數(shù)；進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定，獲得準(zhǔn)確的時(shí)深關(guān)系；采用常規(guī)波阻抗反演方法獲得波阻抗數(shù)據(jù)體，作為多屬性反演的外部屬性輸入；針對多屬性反演方法的特點(diǎn)，采用帶通濾波手段濾除測井曲線的高低頻信息，即進(jìn)行井震資料的頻率匹配；將獲得的波阻抗數(shù)據(jù)體作為外部屬性輸入，采用多屬性反演方法得到最終反演結(jié)果。本發(fā)明能有效提高預(yù)測精度，適用范圍較廣，滿足了油田開發(fā)階段對于儲層預(yù)測精度的需求。
【專利說明】
一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及一種油田開發(fā)階段的儲層研究領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種基于兩步法反演的油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]油田開發(fā)階段對儲層描述精度的要求明顯提高，對地震技術(shù)提出了更高的要求。開發(fā)地震技術(shù)是勘探地震技術(shù)向油氣田開發(fā)階段的延伸，它直接面向油氣藏開發(fā)開采需求，以地震技術(shù)為主導(dǎo)，充分利用地震資料空間密集采樣的優(yōu)勢，并綜合測井、地質(zhì)、油藏工程等多學(xué)科信息，以實(shí)現(xiàn)油氣藏特征的精細(xì)描述及動態(tài)監(jiān)測。
[0003]開發(fā)階段的地震技術(shù)主要用于提高分辨率、提高儲層描述和烴類檢測精度、建立精細(xì)三維油氣藏模型。其難點(diǎn)則是目前的地震分辨率難以滿足開發(fā)需要，利用常規(guī)地震資料進(jìn)行流體預(yù)測的精度較低。在油田開發(fā)階段，影響儲層預(yù)測精度的因素主要包括油田地震資料解釋通常以滿足勘探階段需求為目標(biāo)，地質(zhì)數(shù)據(jù)在油田開發(fā)階段因滯后性而精度下降；隨著油田不斷開發(fā)，測井資料不斷增多，但多種測井系列結(jié)果缺乏統(tǒng)一規(guī)范的處理和解釋;儲層研究大量引入新的反演軟件和算法，但精度和適用性較低，無法滿足中國復(fù)雜地質(zhì)條件下油田開發(fā)階段精細(xì)儲層預(yù)測的實(shí)際需求。因此，如何在勘探地震方法與技術(shù)流程上進(jìn)行合理改進(jìn)，使其滿足油田開發(fā)階段對于儲層預(yù)測精度的需求，創(chuàng)新形成適用于油田開發(fā)階段的高精度儲層預(yù)測方法，具有非常重要的研究意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，該方法能有效提高預(yù)測精度，適用范圍較廣，滿足了油田開發(fā)階段對于儲層預(yù)測精度的需求。
[0005]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案:一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟:1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、質(zhì)控和處理，重點(diǎn)進(jìn)行測井曲線質(zhì)控:針對單井曲線問題和多井一致性問題，對存在問題的測井曲線采用巖石物理方法進(jìn)行校正;2)利用巖石物理分析方法獲得對儲層的巖性、物性或含油氣性具有區(qū)分性的測井曲線參數(shù)，確定儲層反演目標(biāo)參數(shù);3)進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定，獲得準(zhǔn)確的時(shí)深關(guān)系;4)采用常規(guī)波阻抗反演方法獲得波阻抗數(shù)據(jù)體，作為多屬性反演的外部屬性輸入;5)針對多屬性反演方法的特點(diǎn)，采用帶通濾波手段濾除測井曲線的高低頻信息，即進(jìn)行井震資料的頻率匹配；
6)將步驟4)獲得的波阻抗數(shù)據(jù)體作為外部屬性輸入，采用多屬性反演方法得到最終反演結(jié)果O
[0006]所述步驟6)中，具體方法如下:①單屬性相關(guān)分析:計(jì)算外部屬性和從地震數(shù)據(jù)中提取的內(nèi)部屬性與儲層反演目標(biāo)參數(shù)之間的線性相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)大小對各個(gè)屬性進(jìn)行排序，根據(jù)排序的先后剔除相關(guān)性較差的屬性，實(shí)現(xiàn)屬性的初步優(yōu)選;②多屬性相關(guān)分析:根據(jù)單屬性相關(guān)分析結(jié)果，采用“步聰法”尋找全局最優(yōu)的多個(gè)屬性組合，最終得到的最優(yōu)敏感屬性組合必須滿足校驗(yàn)誤差為最小的條件;③褶積算子長度優(yōu)選:褶積算子長度即參與預(yù)測某一深度儲層反演目標(biāo)參數(shù)的時(shí)間域地震屬性的個(gè)數(shù)，比較不同褶積算子的校驗(yàn)誤差，當(dāng)校驗(yàn)誤差最小時(shí)對應(yīng)的褶積算子長度即為最優(yōu)的褶積算子長度;④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性分析:在選定地震屬性組合和褶積算子長度的基礎(chǔ)上，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對井點(diǎn)處的測井曲線進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，建立儲層反演目標(biāo)參數(shù)和優(yōu)選的地震屬性組合之間的非線性關(guān)系，然后將建立的關(guān)系推廣到整個(gè)反演工區(qū)范圍，實(shí)現(xiàn)非線性的多屬性反演。
[0007]所述步驟②中，采用“步聰法”尋找全局最優(yōu)的多個(gè)屬性組合步驟如下:(i)尋找全局最優(yōu)單個(gè)屬性:在單屬性相關(guān)分析過程中，對整個(gè)屬性列表Ai ,A2 ,A3，…,Am分別計(jì)算單個(gè)屬性在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差;根據(jù)誤差分析結(jié)果，選取預(yù)測誤差最小的屬性為全局最優(yōu)單個(gè)屬性，記為B1; ( ? )尋找全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合:將全局最優(yōu)單個(gè)屬性仏與屬性列表中各個(gè)屬性形成一系列兩個(gè)屬性組合(B1, A1),對每個(gè)屬性組合求取加權(quán)因子，計(jì)算各屬性組合在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，選取預(yù)測誤差最小的屬性組合為最優(yōu)的兩個(gè)屬性組合，稱最優(yōu)兩個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性為全局次優(yōu)屬性，記為Β2，貝Ij全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合為(Bi,Β2);(iii )尋找全局最優(yōu)三個(gè)屬性組合:將全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合(Bi, B2)與屬性列表中各個(gè)屬性形成一系列三個(gè)屬性組合(Bi, B2,A1),對每個(gè)屬性組合求取加權(quán)因子，計(jì)算各屬性組合在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，選取預(yù)測誤差最小的屬性組合為最優(yōu)的三個(gè)屬性組合，稱最優(yōu)三個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性為全局再次優(yōu)屬性，記為B3，則全局最優(yōu)三個(gè)屬性組合為(Bi，B2，B3);(iv )重復(fù)上述步驟，依次類推，直至結(jié)束。
[0008]本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn):1、本發(fā)明采用兩步法反演的技術(shù)路線，在常規(guī)波阻抗反演成果基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高反演分辨率。2、本發(fā)明不僅可以對波阻抗、速度和密度等常規(guī)儲層參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，還可預(yù)測伽馬、電阻率等測井曲線參數(shù)。3、本發(fā)明采用了非線性反演方法，相比線性方法具有更高的預(yù)測精度。
【附圖說明】
[0009]圖1是本發(fā)明的整體流程不意圖；
[0010]圖2是本發(fā)明針對測井曲線進(jìn)行多井一致性處理前后的頻率直方圖對比示意圖；
[0011]圖3是本發(fā)明采用巖石物理圖版方式對測井曲線進(jìn)行質(zhì)控的示意圖；
[0012]圖4是本發(fā)明采用巖石物理方法對存在問題的井段的密度測井曲線進(jìn)行校正前后的對比結(jié)果；
[0013]圖5是本發(fā)明用于確定反演目標(biāo)參數(shù)的巖石物理交會圖；
[0014]圖6是本發(fā)明進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定的合成記錄與井旁地震道對比圖；
[0015]圖7是本發(fā)明采用不同品質(zhì)的波阻抗反演結(jié)果作為外部屬性輸入得到的密度反演結(jié)果差異；
[0016]圖8是本發(fā)明進(jìn)行井震資料的頻率匹配前后的測井曲線對比；
[0017]圖9是本發(fā)明采用“步聰法”進(jìn)行多屬性優(yōu)選的流程圖；
[0018]圖10是本發(fā)明對不同褶積算子長度及屬性個(gè)數(shù)進(jìn)行優(yōu)選的示意圖；
[0019]圖11是本發(fā)明最終得到的密度反演剖面與常規(guī)方法得到的波阻抗反演剖面效果對比，箭頭指示的位置反演分辨率明顯得到提高。
【具體實(shí)施方式】
[0020]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。
[0021]如圖1所示，本發(fā)明提供一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，該方法采用兩步法反演，即首先進(jìn)行常規(guī)波阻抗反演，然后將反演得到的波阻抗數(shù)據(jù)體作為多屬性地震反演的外部輸入屬性，具體包括以下步驟:
[0022]I)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、質(zhì)控和處理，重點(diǎn)進(jìn)行測井曲線質(zhì)控:針對單井曲線問題和多井一致性問題，對存在問題的測井曲線采用巖石物理方法進(jìn)行校正。
[0023]如圖2所示，通過采用頻率直方圖對多口井的測井曲線的分布趨勢進(jìn)行質(zhì)控，測井曲線值分布范圍和趨勢不同可能是由于測井時(shí)間、儀器等不同導(dǎo)致，需要采用歸一化等處理方法進(jìn)行一致性校正，從圖中可見經(jīng)過校正后，多井的測井曲線的值域范圍及分布趨勢基本一致。
[0024]如圖3所示，通過巖石物理圖版結(jié)合各種巖石物理極限邊界(如Voigt上極限與Reuss下極限)對測井曲線中存在的異常值進(jìn)行質(zhì)控，巖石物理圖版中圈出的散點(diǎn)即為異常點(diǎn)。
[0025]如圖4所示，通過圖3的巖石物理圖版找出異常值在測井曲線中的分布，利用巖石物理建模等方法對異常值進(jìn)行校正。
[0026]2)利用巖石物理分析方法獲得對儲層的巖性、物性或含油氣性具有區(qū)分性的測井曲線參數(shù)，確定儲層反演目標(biāo)參數(shù)。
[0027]如圖5所示，對泥質(zhì)含量和縱波阻抗及密度分別進(jìn)行交會分析發(fā)現(xiàn)，波阻抗對于巖性具有一定的區(qū)分性，但密度對巖性的區(qū)分效果更好，通過對比可以確定將密度作為儲層反演目標(biāo)參數(shù)。
[0028]3)進(jìn)行精細(xì)井震標(biāo)定，獲得準(zhǔn)確的時(shí)深關(guān)系。
[0029]多屬性反演需要在時(shí)間域的地震數(shù)據(jù)和深度域的測井資料之間建立對應(yīng)關(guān)系，因此時(shí)深關(guān)系曲線的精確程度會直接影響反演結(jié)果的好壞，精細(xì)的井震標(biāo)定非常重要。
[0030]如圖6所示，通過精細(xì)的井震標(biāo)定，合成地震記錄和過井地震剖面的波組特征相似，各個(gè)標(biāo)志層的地震響應(yīng)特征具有很好的對應(yīng)關(guān)系，合成記錄與井旁地震道的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.6以上，這樣的標(biāo)定結(jié)果可以滿足后續(xù)反演的需求。
[0031]4)采用常規(guī)波阻抗反演方法獲得波阻抗數(shù)據(jù)體，作為多屬性反演的外部屬性輸入。
[0032]多屬性反演方法對于外部屬性的依賴性較強(qiáng)，最終結(jié)果是在外部屬性的基礎(chǔ)上進(jìn)行改善，因此，導(dǎo)入一個(gè)較好的外部屬性可以得到更好的多屬性反演成果，反之多屬性反演的結(jié)果不能得到改善甚至?xí)兊酶恪?br>[0033]如圖7所示，當(dāng)輸入一個(gè)分辨率較低、信噪比較低的波阻抗反演結(jié)果作為外部屬性時(shí)，密度反演的結(jié)果也很不理想，反之則有很大程度改善。
[0034]5)針對多屬性反演方法的特點(diǎn)，采用帶通濾波手段濾除測井曲線的高低頻信息，即進(jìn)行井震資料的頻率匹配。
[0035]測井曲線的頻率通常比地震數(shù)據(jù)的頻率高很多，在建立測井曲線與地震資料對應(yīng)關(guān)系時(shí)，高出地震數(shù)據(jù)頻率的這一部分信息屬于無用信息，在反演過程中將不會起到任何有益作用，因此可以濾除高頻信息，使得井震資料的高頻匹配，使得反演問題簡化。在濾除測井曲線高頻信息的同時(shí)，由于地震資料中低頻成分的缺失，測井資料還多出一部分低頻信息，這部分低頻信息反映到密度、聲波等測井曲線上，表現(xiàn)為深度由淺至深變化時(shí)的壓實(shí)趨勢。經(jīng)過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，采用對測井曲線濾除低頻壓實(shí)趨勢的方法可以對提高反演分辨率起到一定作用。
[0036]如圖8所示，濾除高頻后曲線的變化變得不那么劇烈，濾除低頻后壓實(shí)趨勢消失，縱向上相鄰深度的差異更加明顯。
[0037]6)將步驟4)獲得的波阻抗數(shù)據(jù)體作為外部屬性輸入，采用多屬性反演方法得到最終反演結(jié)果。其具體步驟如下:
[0038]①單屬性相關(guān)分析:計(jì)算外部屬性和從地震數(shù)據(jù)中提取的內(nèi)部屬性與儲層反演目標(biāo)參數(shù)之間的線性相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)大小對各個(gè)屬性進(jìn)行排序，根據(jù)排序的先后剔除相關(guān)性較差的屬性，實(shí)現(xiàn)屬性的初步優(yōu)選；
[0039]②多屬性相關(guān)分析:根據(jù)單屬性相關(guān)分析結(jié)果，采用“步聰法”尋找全局最優(yōu)的多個(gè)屬性組合，最終得到的最優(yōu)敏感屬性組合必須滿足校驗(yàn)誤差為最小的條件；
[0040]其中，如圖9所示，采用“步聰法”尋找全局最優(yōu)的多個(gè)屬性組合步驟如下:
[0041 ] (i)尋找全局最優(yōu)單個(gè)屬性:在單屬性相關(guān)分析過程中，對整個(gè)屬性列表Ai ,A2，A3，…，Am分別計(jì)算單個(gè)屬性在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差。根據(jù)誤差分析結(jié)果，選取預(yù)測誤差最小的屬性為全局最優(yōu)單個(gè)屬性，記為B1;
[0042]( ? )尋找全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合:將全局最優(yōu)單個(gè)屬性仏與屬性列表中各個(gè)屬性形成一系列兩個(gè)屬性組合(B1, A1),對每個(gè)屬性組合求取加權(quán)因子，計(jì)算各屬性組合在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，選取預(yù)測誤差最小的屬性組合為最優(yōu)的兩個(gè)屬性組合，稱最優(yōu)兩個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性為全局次優(yōu)屬性，記為Β2，則全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合為(B1, B2);
[0043](iii )尋找全局最優(yōu)三個(gè)屬性組合:將全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合(Bi,B2)與屬性列表中各個(gè)屬性形成一系列三個(gè)屬性組合(B1, B2, A1),對每個(gè)屬性組合求取加權(quán)因子，計(jì)算各屬性組合在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，選取預(yù)測誤差最小的屬性組合為最優(yōu)的三個(gè)屬性組合，稱最優(yōu)三個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性為全局再次優(yōu)屬性，記為B3，則全局最優(yōu)三個(gè)屬性組合為(Bi，B2，B3)；
[0044](iv )重復(fù)上述步驟，依次類推，直至結(jié)束。
[0045]③褶積算子長度優(yōu)選:褶積算子長度即參與預(yù)測某一深度儲層反演目標(biāo)參數(shù)的時(shí)間域地震屬性的個(gè)數(shù)，比較不同褶積算子的校驗(yàn)誤差，當(dāng)校驗(yàn)誤差最小時(shí)對應(yīng)的褶積算子長度即為最優(yōu)的褶積算子長度;如圖10所示，當(dāng)褶積算子長度為I，屬性個(gè)數(shù)為5時(shí)，校驗(yàn)誤差達(dá)到最??；
[0046]④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性分析:在選定地震屬性組合和褶積算子長度的基礎(chǔ)上，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對井點(diǎn)處的測井曲線進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，建立儲層反演目標(biāo)參數(shù)和優(yōu)選的地震屬性組合之間的非線性關(guān)系，然后將建立的關(guān)系推廣到整個(gè)反演工區(qū)范圍，實(shí)現(xiàn)非線性的多屬性反演(如圖11所示)。
[0047]上述各實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明，各部件的結(jié)構(gòu)、尺寸、設(shè)置位置及形狀都是可以有所變化的，在本發(fā)明技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，凡根據(jù)本發(fā)明原理對個(gè)別部件進(jìn)行的改進(jìn)和等同變換，均不應(yīng)排除在本發(fā)明的保護(hù)范圍之外。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、質(zhì)控和處理，重點(diǎn)進(jìn)行測井曲線質(zhì)控:針對單井曲線問題和多井一致性問題，對存在問題的測井曲線采用巖石物理方法進(jìn)行校正； 2)利用巖石物理分析方法獲得對儲層的巖性、物性或含油氣性具有區(qū)分性的測井曲線參數(shù)，確定儲層反演目標(biāo)參數(shù)； 3)進(jìn)彳丁精細(xì)井震標(biāo)定，獲得準(zhǔn)確的時(shí)深關(guān)系； 4)采用常規(guī)波阻抗反演方法獲得波阻抗數(shù)據(jù)體，作為多屬性反演的外部屬性輸入； 5)針對多屬性反演方法的特點(diǎn)，采用帶通濾波手段濾除測井曲線的高低頻信息，即進(jìn)行井震資料的頻率匹配； 6)將步驟4)獲得的波阻抗數(shù)據(jù)體作為外部屬性輸入，采用多屬性反演方法得到最終反演結(jié)果。2.如權(quán)利要求1所述的一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，其特征在于: 所述步驟6)中，具體方法如下: ①單屬性相關(guān)分析:計(jì)算外部屬性和從地震數(shù)據(jù)中提取的內(nèi)部屬性與儲層反演目標(biāo)參數(shù)之間的線性相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)大小對各個(gè)屬性進(jìn)行排序，根據(jù)排序的先后剔除相關(guān)性較差的屬性，實(shí)現(xiàn)屬性的初步優(yōu)選； ②多屬性相關(guān)分析:根據(jù)單屬性相關(guān)分析結(jié)果，采用“步聰法”尋找全局最優(yōu)的多個(gè)屬性組合，最終得到的最優(yōu)敏感屬性組合必須滿足校驗(yàn)誤差為最小的條件； ③褶積算子長度優(yōu)選:褶積算子長度即參與預(yù)測某一深度儲層反演目標(biāo)參數(shù)的時(shí)間域地震屬性的個(gè)數(shù)，比較不同褶積算子的校驗(yàn)誤差，當(dāng)校驗(yàn)誤差最小時(shí)對應(yīng)的褶積算子長度即為最優(yōu)的褶積算子長度； ④神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性分析:在選定地震屬性組合和褶積算子長度的基礎(chǔ)上，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對井點(diǎn)處的測井曲線進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，建立儲層反演目標(biāo)參數(shù)和優(yōu)選的地震屬性組合之間的非線性關(guān)系，然后將建立的關(guān)系推廣到整個(gè)反演工區(qū)范圍，實(shí)現(xiàn)非線性的多屬性反演。3.如權(quán)利要求2所述的一種油田開發(fā)階段儲層精細(xì)預(yù)測方法，其特征在于: 所述步驟②中，采用“步聰法”尋找全局最優(yōu)的多個(gè)屬性組合步驟如下: (i)尋找全局最優(yōu)單個(gè)屬性:在單屬性相關(guān)分析過程中，對整個(gè)屬性列表Ai ,A2,A3，…,Am分別計(jì)算單個(gè)屬性在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差；根據(jù)誤差分析結(jié)果，選取預(yù)測誤差最小的屬性為全局最優(yōu)單個(gè)屬性，記為B1; (? )尋找全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合:將全局最優(yōu)單個(gè)屬性B1與屬性列表中各個(gè)屬性形成一系列兩個(gè)屬性組合(Bi,Ai)，對每個(gè)屬性組合求取加權(quán)因子，計(jì)算各屬性組合在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，選取預(yù)測誤差最小的屬性組合為最優(yōu)的兩個(gè)屬性組合，稱最優(yōu)兩個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性為全局次優(yōu)屬性，記為Β2，則全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合為(B1, B2); (iii )尋找全局最優(yōu)三個(gè)屬性組合:將全局最優(yōu)兩個(gè)屬性組合(Bi,Β2)與屬性列表中各個(gè)屬性形成一系列三個(gè)屬性組合(B1, B2, A1),對每個(gè)屬性組合求取加權(quán)因子，計(jì)算各屬性組合在井點(diǎn)處和目標(biāo)儲層參數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，選取預(yù)測誤差最小的屬性組合為最優(yōu)的三個(gè)屬性組合，稱最優(yōu)三個(gè)屬性組合中的另一個(gè)屬性為全局再次優(yōu)屬性，記為B3，則全局最優(yōu)三個(gè)屬性組合為(B1，B2，B3);(iv )重復(fù)上述步驟，依次類推，直至結(jié)束。
【文檔編號】E21B49/08GK105863628SQ201610169404
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年3月23日
【發(fā)明人】胡光義, 范廷恩, 王宗俊, 張晶玉, 高云峰, 田楠, 董建華, 范洪軍, 陳飛, 梁旭
【申請人】中國海洋石油總公司, 中海油研究總院