水淹层测井解释能够帮助油田工作人员定位剩余油,是油田开发任务中重要的一环。随着油气生产开发的不断发展,油田工作人员对于水淹层测井解释任务的精度和效率也有了更高的要求。目前水淹层测井解释方法大多依靠专家经验或单一的智能方法,通过构建模型寻找测井曲线与储层参数、厚度类别间的映射关系,建立厚度类别划分规则及储层参数计算公式,从而完成对目标的水淹层测井解释。但是由于测井曲线与储层参数及厚度类别间映射关系复杂、测井曲线去噪效果不佳、特征选取不完善等原因,导致传统方法的解释效果很难达到预期标准。 针对以上问题,本文深入分析了现场对水淹层进行测井解释的方法流程,提出了基于集成学习的水淹层测井解释方法。具体研究与解决关键问题如下: 1.为确保后续研究能稳步进行,首先仔细分析了水淹层测井解释方法机理和总体流程,研究了相关数据特点,基于此设计基于集成学习的水淹层测井解释模型,分析其可行性,并对重点研究内容进行介绍,最后阐述数据模型设计。 2.为解决测井曲线与厚度类别间映射关系复杂,以及测井曲线去噪效果不佳的问题,本文提出基于变分模态分解与随机森林算法融合的水淹层厚度解释方法。首先,引入变分模态分解方法对测井曲线数据进行去噪;其次,通过相关性分析、特征工程、归一化处理和SMOTE算法得到厚度划分平衡数据集;最后,利用改进的随机森林方法对厚度进行划分,完成智能厚度解释。 3.对于测井曲线与储层参数间映射关系复杂和参数计算特征选取不完善的问题,本文提出基于随机森林递归特征消除法与LightGBM算法融合的水淹层参数解释方法。首先,对参数解释相关表格数据进行预处理,结合厚度解释得到的测井曲线数据处理结果完成参数解释相关数据集构建;其次,引入随机森林递归特征消除法完成各个参数对应的特征选择,并利用LightGBM方法完成参数预测;最后,借助决策树算法实现细分层任务,结合参数解释结果,完成参数解释任务。 4.最后以水淹层测井解释业务为背景,以本文理论研究成果为基础,基于CIFLog平台,采用Java、Python语言和Net Beans开发工具,设计并研发了“水淹层智能测井解释系统”,通过现场实际应用验证了方法的有效性。 研究结果表明,本文方法利用了机器学习中集成学习算法的优点,并结合其他算法处理对应的流程中难点问题,为水淹层测井解释提供了新思路,具有一定的理论研究意义。其次,本文所设计的水淹层智能测井解释系统也提高了目前水淹层测井解释任务的效率与准确度,解决了油田开采领域所存在的实际问题,具有较好的应用价值。