应用联合预测法进行储层预测
时间：2016-12-27 14:37
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在区 块 进 行 储层 预 测 的 过程 中， 可 供使 用 的 测 井及钻井信息较少，因此如何更有效地利用已知测井信息成为重点研究内容。通过衡量错误预测代价及考虑预测结果置信度，研究提出了一种基于置信度的联合储层预测方法。该方法能够很好地在测井符合率及置信度间进行平衡。基于 FLD 算法的测井符合率达 100%，因此可采用该方法建立小样本储层预测学习系统；基于线性核函数的 SVM 的测井符合率达 88%，基于其他核函数的 SVM 的测井符合率较低，因此可采用基于线性核函数的 SVM建立小样本储层预测学习系统。从油气生产过程的预测错误代价角度考虑，将非含油气地震道预测为含油气地震道的经济代价明显高于将含油气地震道预测为非含油气地震道；从预测结果置信度角度考虑，采用一定的联合预测方法可以 整 合 FLD 算 法 及 线 性 SVM 算法，同时可以提高预测结果的置信度。
综合考虑上述两点，研究提出基于“投票”的联合储层预测方法：仅当 FLD 算法及线性 SVM 算法对当前地震道的预测结果为含油气时才判定当前道为含油气地震道，否则判定当前道为非含油气地震道。具 体 算 法 流 程 如 图 1 所 示： 首 先利用 FLD 算法对当前地震道含油气性进行预测并将预测结果写入缓存；其次利用线性 SVM 算法对当前地震道含油气性进行预测并将结果写入缓存；最后利用“投票”法对当前地震道的含油气性进行联合预测。本实验旨在通过“投票”法对整个区块含油气性进行预测。首先针 对 FLD 及 线 性 SVM 进 行 测 井符合率“投票”，其测井符合率达88%。通过分析基于联合储层预测方法的测井符合率得知该方法能够获取较好的预测外推结果，同时通过对比分析 FLD 及线性 SVM 对整个区块的外推结果发现二者的预测一致率达 88.01%，说明当前两种方法各自的预测结果置信度较高，但仍然存在着一定的误差，从另一角度说明采用联合储层预测方法对 FLD及线性 SVM 进行整合的必要性。
同样以该区块进行储层预测外推，采用联合储层预测方法的预测结果如图 2 所示，其中红色区域代表预测结果为含油气区域，蓝色区域代表预测结果为不含油气区域。利用线性判别法——FLD 来进行储层预测，通过计算其测井符合率证明该方法适用于小样本储层预测。对应用较广泛的 BPNN 方法进行研究，通过计算其测井符合率证明该方法不适用于测井样本较少的情况。选取适用于小样本情况的 SVM 方法进行储层预测，通过求解基于不同核函数的 SVM 的测井符合率发现基于线性核函数的 SVM 比较适用于小样本储层预测。从预测误差代价及置信度角度出发，提出了一种联合储层预测方法——“投票”方法，该方法能够较好地对 FLD 学习机及线性 SVM 学习机进行整合，同时获得较高测井符合率。最后对基于地震属性储层预测系统的实现进行相关阐述，包括需求说明、软件结构、预测系统训练模块、核心预测模块、结果显示模块、预测报告生成模块等。
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