随着石油勘探开发的不断深入,非常规油气藏越来越被重视,水平井钻井技术已经成为油气勘探开发中重要的技术之一。由于水平井结构与地层环境,传统直井所依赖的测井解释理论难以适用。并且,阵列感应测井的测量结果不能直观的反映地层情况,因此需要用反演方法获得地层信息。而传统的反演方法在面对复杂地层条件和大量测井数据时,存在计算效率低、反演精度不足以及对复杂模型适应性差等问题。本文提出应用深度学习算法解决阵列感应测井水平井测井非线性响应反演问题。通过搭建基于不同神经网络的水平井阵列感应测井数据反演模型,对地层电导率与仪器探边距离进行反演研究。并将反演模型应用于含噪数据与实际井阵列数据的反演中。主要研究内容及成果可以分为四个部分。 第一部分主要论述了阵列感应测井仪器结构与地层模型的搭建。首先研究了感应测井中三线圈系的测量原理,推导三线圈系视电导率的计算公式。确立了三层地层模型,以阵列感应测井仪器HDIL为研究对象,利用COMSOL软件建立了三层水平井阵列感应测井地层模型,针对搭建好的地层模型进行正演计算,并在水平井地层模型中验证正演结果的准确性。确定地层模型参数变化区间及划分,根据划分进行正演计算,建立样本数据库,为后续反演做准备。 第二部分主要研究了阵列感应测井数据反演原理与测井数据反演模型搭建。研究了人工神经网络(ANN)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)等不同神经网络的计算原理与神经网络的超参数。研究了基于深度学习的阵列感应测井数据反演流程,并对样本数据进行预处理与划分。之后,建立基于BP和径向基神经网络的机器学习算法反演模型和基于卷积神经网络和深度神经网络的深度学习算法反演模型,并将样本中的测井曲线作为神经网络网络的输入、将地层电导率与仪器探边距离作为网络的输出。 第三部分研究了深度学习阵列感应测井数据反演模型的训练与优化。分别利用不同的神经网络进行测井参数反演模型训练,利用测井曲线作为输入反演地层电导率与仪器距离目的层上下边界的距离。针对不同的神经网络反演模型,分别进行不同子阵列测井数据反演对比、不同网络模型参数反演对比和不同优化算法反演对比分析,统计不同情况下训练集与验证集的平均绝对误差,最后采用遍历寻优的方式对不同神经网络反演模型的训练参数进行优选。 第四部分分析了深度学习反演模型的反演性能。首先将训练好的网络应用于测试集样本的反演,发现深度学习网络在经过优化训练之后,均能够高精度的反演均匀与非均匀三层地层中的阵列感应测井响应,并且与其他神经网络相比,卷积神经网络的反演精度略高。然后通过对非均匀五层地层模型进行电导率反演验证了该深度学习反演方法的泛化性。并且通过向原始测试数据集中添加含不同信噪比的高斯噪声的方式,验证反演模型的抗噪能力。最后将深度学习方法应用到实际井阵列感应测井数据中。