一种确定地层流体孔隙度的方法、装置及设备

1.本技术涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种确定地层流体孔隙度的方法、装置及设备。


背景技术：

2.页岩油气藏正逐渐占据世界石油勘探和生产的主导地位。大多数石油公司迫切需要开发页岩油资源，以维持稳定的石油产量。不同流体组分的孔隙度作为储层评价的重要物性参数之一，它的准确评估可以为储量的计算以及水平井射孔位置的选择提供可靠的参考依据。因此，页岩储层的勘探和开发过程中，准确求取不同流体的孔隙度变得越来越重要。
3.现有技术中主要通过两种方式求取不同流体的孔隙度。其中，第一种方式是基于nmr(nuclear magnetic resonance，核磁共振)实验方法，其通过分析若干块岩心在不同状态下(如原样、离心、饱和、不同温度下热解后等)的t
1-t2谱，绘制不同的t
1-t2谱解释模板，从而得到不同流体的孔隙度。这种方式不仅需要取芯做一系列繁琐的实验，在绘制t
1-t2谱解释模板时容易受主观因素影响，此外，取芯的岩样可能无法代表整个地区所有地层的流体特性，使得利用这种方式求取的不同流体就孔隙度不准确。第二种方式是基于nmr测井方法，其通过对连续地层测量的t
1-t2谱，利用盲源分离方法得到不同流体的特征，从而得到不同流体的孔隙度。受回波数据的信噪比影响和地层中存在的冗余信息的影响，这种方式得到的不同流体的t
1-t2特征相互重叠，从而导致求取的不同流体孔隙度误差较大。
4.因此，业内亟需一种可以解决上述技术问题的技术方案。


技术实现要素：

5.本说明书实施例提供了一种确定地层流体孔隙度的方法、装置及设备，可以更加准确、快速地确定地层不同流体的孔隙度，为计算储量、确定水平井的射孔位置提供依据。
6.本说明书提供的一种确定地层流体孔隙度的方法、装置及设备是包括以下方式实现的。
7.一种确定地层流体孔隙度的方法，包括：获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点的回波数据反演获得；根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量；利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。
8.一种确定地层流体孔隙度的装置，包括：获取模块，用于获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点
的回波数据反演获得；第一确定模块，用于根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量；第一获得模块，用于利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；第二获得模块，用于基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；第二确定模块，用于基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；第三确定模块，用于根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。
9.一种确定地层流体孔隙度的设备，包括处理器及用于存储可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现本说明书实施例中任意一个方法实施例的步骤。
10.本说明书提供的一种确定地层流体孔隙度的方法、装置及设备。一些实施例中通过将不同深度点的多维核磁共振回波数据反演得到的nmr谱组合为原始数据集，对原始数据集进行aic分析、形态学分析、非负矩阵分解以及全约束最小二乘方法等处理，可以更准确、更快速确定目标地层中不同深度点不同流体的孔隙度，从而可以为计算储量，确定水平井的射孔位置提供依据。采用本说明书提供的实施方案，可以更加准确地确定不同流体的孔隙度。
附图说明
11.此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，并不构成对本说明书的限定。在附图中：
12.图1为本说明书实施例提供的一种确定地层流体孔隙度的方法的流程示意图；
13.图2为本说明书实施例提供的t
1-t2测井中4个流体类型在nmr t
1-t2谱上的特征；
14.图3为本说明书实施例提供的利用形态学方法处理原始数据集的示意图；
15.图4为本说明书实施例提供的一个具有不同流体孔隙度和饱和度的地层；
16.图5为本说明书实施例提供的利用形态学方法处理后新数据集的分布特征；
17.图6为本说明书实施例提供的基于aic值确定地层中流体类型数量的示意图；
18.图7为本说明书实施例提供的基于新数据集提取的不同流体的t
1-t2特征示意图；
19.图8为本说明书实施例提供的基于原始数据集提取的不同流体的t
1-t2特征示意图；
20.图9为本说明书实施例提供的基于新数据集和原始数据集求取的不同流体的孔隙度；
21.图10为本说明书实施例提供的不同结构体对本技术方案的影响结果；
22.图11为本说明书实施例提供的一种确定地层流体孔隙度的装置的模块结构示意图；
23.图12为本说明书实施例提供的一种确定地层流体孔隙度的服务器的硬件结构框图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明
书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书中的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书实施例保护的范围。
25.下面以一个具体的应用场景为例对本说明书实施方案进行说明。具体的，图1为本说明书实施例提供的一种确定地层流体孔隙度的方法的流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。
26.本说明书提供的一种实施方案可以应用到客户端、服务器等中。所述客户端可以包括终端设备，如智能手机、平板电脑等。所述服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式系统的服务器结构等。
27.需要说明的是，下述实施例描述并不对基于本说明书的其他可扩展到的应用场景中的技术方案构成限制。具体的一种实施例如图1所示，本说明书提供的一种确定地层流体孔隙度的方法的一种实施例中，所述方法可以包括以下步骤。
28.s0：获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点的回波数据反演获得。
29.其中，原始数据集中的数据是经过转换后的数据。
30.一些实施例中，可以逐深度点进行t
1-t2测井，获取不同深度点的多维核磁共振回波数据，然后将不同深度点的多维核磁共振回波数据进行反演得到不同深度点的核磁共振谱(以下记为nmr谱)。其中，回波数据可以包括nmr测井采集的数据和实验室中nmr仪器测量的数据。
31.一些实施场景中，每个深度点的nmr谱大小可以表示为n1
×
n2的矩阵形式，其中n1、n2为nmr谱中两个坐标的布点个数。例如，t
1-t2测井中，n1为t1的布点个数，n2为t2布点个数。
32.一些实施例中，在获得不同深度点的nmr谱后，可以将不同深度点的nmr谱进行组合，获得原始数据集。
33.由于非负矩阵分解时处理的对象是线性数据，而nmr谱是二维数据，因此为了方便后续处理，可以将每个深度点的nmr谱进行转换。一些实施场景中，基于不同深度点的nmr谱获得原始数据集前，可以对每个深度点的nmr谱进行线性转换，然后根据转换后的数据组成原始数据集。例如，可以将每个深度点的nmr谱对应的n1
×
n2矩阵转换为1
×
n的矩阵，然后基于每个深度点对应的1
×
n矩阵组成原始数据集。其中，原始数据集可以理解为m
×
n的矩阵，n为n1与n2的乘积，m为地层深度点个数，m
×
n表示矩阵的大小。
34.本说明书实施例中，通过将不同深度点的核磁共振谱组合成原始数据集，可以为后续确定地层中流体类型的数量、确定不同流体的饱和度提供基础。
35.s2：根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量。
36.其中，aic是用于衡量统计模型复杂度和拟合数据优良性的一种标准。aic可以包括精度惩罚项和复杂度惩罚项。流体类型可以包括沥青、cbw、oil in op(oop)、water in ip(wip)等。其中，oil in op表示有机孔中油，water in ip表示无机孔中水，cbw表示黏土
束缚水。
37.一些实施例中，所述根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量，可以包括：
38.根据下述公式求取表示流体类型个数的aic值：
39.aic＝-2 ln(l)+2c＝f+c
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0040][0041]
c＝r(m+n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0042]
其中，f＝-2ln(l)为精度惩罚项，c＝2c为复杂度惩罚项，l为似然函数，c为参数的数量，m为地层中深度点个数，n为t
1-t2测井中t1布点数和t2布点数的乘积，x为原始数据集，u和v为利用非负矩阵算法对原始数据集进行分解得到的两个非负矩阵，非负矩阵u的大小为m
×
r，非负矩阵v的大小为r
×
n，r表示流体类型个数，x
k,i
为x的第k行第i列的元素，(uv)
k,i
为u和v乘积的第k行第i列的元素；
[0043]
对所述aic值中包括的精度惩罚项和复杂度惩罚项进行标准化处理，获得标准化aic值；
[0044]
将标准化aic值最小时所对应的流体类型个数作为所述目标地层中流体类型的数量。
[0045]
一些实施场景中，在求取表示流体类型个数的aic值前，可以先利用非负矩阵算法对原始数据集进行分解得到非负矩阵u和v，u的大小为m
×
r，非负矩阵v的大小为r
×
n，然后基于上述公式(2)-(3)获得精度惩罚项f和复杂度惩罚项c。
[0046]
进一步，可以对上述获得的精度惩罚项f和复杂度惩罚项c进行标准化处理，从而得到标准化后的aic'。其中，一些实施场景中，可以按照下述方式对精度惩罚项f和复杂度惩罚项c进行标准化处理，获得标准化后的aic'：
[0047][0048][0049]
aic'＝f'+c'
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0050]
其中，f
max
为f中的最大值，c
max
为c中的最大值。
[0051]
一些实施场景中，在获得标准化后的aic'后，可以将aic'最小时对应的流体类型个数确定为目标地层中流体类型的数量。
[0052]
当然，上述只是进行示例性说明，确定地层中流体类型数量的方式不限于上述举例，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。
[0053]
s4：利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理。
[0054]
一些实施例中，在确定为目标地层中流体类型的数量后，可以利用形态学方法对原始数据集进行预处理，获得新数据集。其中，预处理可以包括膨胀处理和腐蚀处理。
[0055]
一些实施例中，所述利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据
集，可以包括：在结构体范围内计算所述原始数据集内每个深度点的核磁共振谱与其他深度点的核磁共振谱的距离和，获得每个深度点对应的距离和；其中，两个深度点的核磁共振谱的距离通过预设距离表示；基于膨胀算子和每个深度点对应的距离和，获得每个深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果；基于腐蚀算子和每个深度点对应的距离和，获得每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果；根据所有深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果和所有深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果，获得膨胀数据集和腐蚀数据集；基于所述膨胀数据集和所述腐蚀数据集，获得新数据集。其中，对地层逐点进行t
1-t2测井，采样间隔一般为0.125m，结构体的长度
×
采样间隔可以理解为结构体对应的地层厚度。预设距离可以包括余弦距离、欧式距离等。
[0056]
一些实施场景中，可以通过下述方式获得每个深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果和每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果：
[0057]
(fcθg)＝arg_max{d(fc,g)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0058][0059][0060][0061]
其中，(fcθg)表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱fc膨胀处理后的结果，表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱fc膨胀处理后的结果，θ为膨胀算子，为腐蚀算子，d(fc,g)表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱fc与结构体g中其他深度点的核磁共振谱的距离和，arg_max为使距离和d(fc,g)达到最大的核磁共振谱，arg_min为使距离和d(fc,g)达到最小的核磁共振谱，dist(fc,fs)为深度点c的核磁共振谱fc与深度点s的核磁共振谱fs的距离，g为结构体，fc为深度点c的核磁共振谱，fs为深度点s的核磁共振谱，||fc||为fc的模，||fs||为fs的模。
[0062]
一些实施场景中，在获得每个深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果和每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果后，当结构体g随深度移动时，可以根据所有深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果和所有深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果，获得膨胀数据集和腐蚀数据集。进一步，可以通过下述方式获得新数据集：
[0063][0064]
其中，new_data为新数据集，x为新数据集中数据，dd为膨胀数据集，ee为腐蚀数据集。
[0065]
s6：基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征。
[0066]
一些实施例中，在获得新数据集后，基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征。其中，非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization，nmf)可以用于解决盲源分离问题。nmf由于具有非负性的约束、其分离的结果具有更好的可解释性而受到广泛的应用。通常，对于任意给定的一个非负矩阵xm×n，nmf算法能够寻找到一个非负矩阵u和一个非负矩阵v，使得满足xm×n＝um×r×vr
×n，从而实现将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。其中，r表示流体类型的数量。
[0067]
一些实施场景中，可以使用基于极大似然的nmf算法获得不同流体在核磁共振谱上的特征。具体算法如下：
[0068]
输入：新数据集x，
[0069]
输出：非负矩阵u和非负矩阵v。其中，u包含不同流体的体积分数，v包含不同流体在核磁共振谱上的特征。
[0070]
具体的，第一步，随机初始化矩阵u0和v0，使矩阵中的元素为正值，对矩阵u0的列向量进行归一化处理，初始化迭代次数t＝0；
[0071]
第二步，根据下述公式迭代u；
[0072][0073]
其中，u
ia
为u的第i行第a列的元素，j表示x、(uv)和v的列数，x
ij
为x的第i行第j列的元素，v
aj
为v的第a行第j列的元素，(uv)
ij
为u和v乘积后的第i行第j列的元素。需要说明的是，t＝0时，上述迭代公式u、v指初始化矩阵u0和v0，t大于0时，上述迭代公式u、v指上次迭代更新后的u和v。
[0074]
第三步，根据下述公式对u的列向量进行归一化；
[0075][0076]
第四步，根据下述公式迭代v；
[0077][0078]
其中，v
ia
为v的第i行第a列的元素，j表示x和(uv)的列数，x
ij
为x的第i行第j列的元素，(uv)
ij
为u和v乘积后的第i行第j列的元素。
[0079]
第五步，更新迭代次数t＝t+1，并判断u、v是否收敛，未收敛则转到第二步继续执行，收敛则获得矩阵u和矩阵v。其中，收敛时，矩阵v的每一行表示不同流体在nmr谱上的特征。
[0080]
本说明书实施例，利用形态学方法对原始数据集进行预处理，可以使获得的新数据集中的数据量远小于原始数据集中的数据量，从而可以有效提高获取不同流体在核磁共振谱上的特征的效率和准确度。
[0081]
s8：基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度。
[0082]
一些实施例中，在获得不同流体在核磁共振谱上的特征后，可以基于不同流体在核磁共振谱上的特征和原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度。其中，所述预设方式满足指定约束条件。
[0083]
一些实施场景中，上述预设方式可以为最小二乘法或反演方法。当然，上述只是进行示例性说明，上述预设方式不限于上述举例，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。
[0084]
一些实施场景中，所述指定约束条件可以包括饱和度非负约束和饱和度和为1约束。
[0085]
一些实施场景中，可以基于原始数据集和表示不同流体在核磁共振谱上特征的矩阵v，利用全约束最小二乘方法求取不同深度点不同流体的饱和度。具体的，可以根据下述公式求取不同深度点不同流体的饱和度：
[0086][0087]
其中，s为待求的饱和度矩阵。
[0088]
对公式(15)等号两端进行转置得到公式(16)：
[0089][0090]
由于用无约束的最小二乘方法对上述公式(12)求解，得到的结果不准确，本说明书实施例中，根据饱和度的特性(即饱和度和为1约束和饱和度非负性约束)对最小二乘方法添加饱和度和为1约束和饱和度非负约束进行求解，从而获得不同深度点不同流体的饱和度。
[0091]
需要说明的是，上述只是以利用全约束最小二乘方法求取不同深度点不同流体的饱和度为例进行示例性说明，本说明书实施例中还可以通过其他反演法求取不同深度点不同流体的饱和度。其中，在通过其他反演方法求取不同深度点不同流体的饱和度时只需加入饱和度非负约束和饱和度和为1约束。
[0092]
s10：根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。
[0093]
其中，孔隙度是指岩样中所有孔隙空间体积之和与该岩样体积的比值，通常以百分数表示。例如，沥青流体的孔隙度为岩样中沥青的体积与该岩样体积的比值。
[0094]
一些实施例中，所述根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度，可以包括：根据所述原始数据集中每个深度点的核磁共振谱，获得每个深度点的总孔隙度；根据每个深度点的总孔隙度和所述不同流体的饱和度，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。
[0095]
一些实施场景中，可以根据下述公式确定不同深度点中不同流体的孔隙度：
[0096]
por
k,i
＝pork×
sn
k,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0097]
pork＝sum(fk)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)
[0098]
其中，por
k,i
为深度点k的第i个流体的孔隙度，pork为深度点k的总孔隙度，sn
k,i
为深度点k的第i个流体的饱和度，fk为深度点k的核磁共振谱。
[0099]
当然，上述只是进行示例性说明，本说明书实施例不限于上述举例，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。
[0100]
下面结合具体实施例对上述方法进行说明，然而，值得注意的是，为了更好地说明本技术，下述具体实施例以t
1-t2测井为例进行说明，其并不构成对本技术的不当限定，例如其仍适用于所有多维nmr测井，如t
2-d测井和t
1-t
2-d测井等。
[0101]
具体的，图2为本说明书实施例提供的t
1-t2测井中4个流体类型在nmr谱上的特征，其中，按照从上到下、从左到右的顺序依次表示沥青流体类型在nmr谱的特征、黏土束缚水(cbw)流体类型在nmr谱的特征、oil in op流体类型(oop)在nmr谱的特征、water in ip流
体类型(wip)在nmr谱的特征，横坐标t2表示横向弛豫时间，纵坐标t1表示纵向弛豫时间。
[0102]
图3为本说明书实施例提供的利用形态学方法处理原始数据集的示意图，其中，k1和k2代表两个结构体，endmember(endmember a、endmember b、endmember c)为端元，对应着纯流体的t
1-t2特征。band i和band j用于表示不同深度点的t
1-t2谱。需要说明的是，t
1-t2谱数据的维度是nt1
×
nt2，其中nt1和nt2为t1和t2的预设布点数，为了方便理解，用两个坐标进行表示，即band i和band j。地层中流体类型个数是未知的，本实施例中以三个流体类型的个数进行展示膨胀算子和腐蚀算子的效果。具体的，如图3所示，左图展示膨胀算子的效果，右图展示腐蚀算子的效果。可见，在k1邻域中，膨胀算子可以得到更加接近端元(对应着纯流体的t
1-t2特征)的数据，腐蚀算子则得到的是远离端元的数据。由于实际地层中的情况是复杂的，也存在类似于k2邻域中的情况，即在k2邻域中，膨胀算子得到的并不是接近端元的数据。所以，本说明书实施例中通过公式(11)得到新的数据集。
[0103]
图4为本说明书实施例提供的一个具有不同流体孔隙度和饱和度的地层，其中，第一道列depth meters为深度道，第二列p_b为沥青(bitumen)的孔隙度，第三列p_c为黏土束缚水(cbw)的孔隙度，第四列p_o为有机孔中油(oop)的孔隙度，第五列p_w为无机孔中水(wip)的孔隙度，第六列p_t为地层的总孔隙度(total porosity)，第七列s_b为沥青(bitumen)的饱和度，第八列s_c为黏土束缚水(cbw)的饱和度，第九列s_o为有机孔中油(oop)的饱和度，第十列s_w为无机孔中水(wip)的饱和度，第十一列t1-t2 spectrum为地层真实的t
1-t2谱，第十二列echo为带噪声的回波数据，第十三列inverted t1-t2 spectrum为基于带噪声回波数据反演得到的t
1-t2谱，图中顶部well表示井。
[0104]
图5为本说明书实施例提供的利用形态学方法处理后新数据集的分布特征，其中，横坐标表示表示深度，纵坐标表示饱和度，raw dataset表示原始数据集，new dataset表示新数据集，按照从上到下、从左到右的顺序依次对应沥青流体类型、黏土束缚水流体类型、oil in op流体类型、water in ip流体类型。
[0105]
图6为本说明书实施例提供的基于aic值确定地层中流体类型数量的示意图，其中，横坐标表示流体类型数量，纵坐标表示aic值。
[0106]
图7为本说明书实施例提供的基于新数据集提取的不同流体的t
1-t2特征示意图，按照从上到下、从左到右的顺序依次对应沥青流体类型、黏土束缚水流体类型、oil in op流体类型、water in ip流体类型。
[0107]
图8为本说明书实施例提供的基于原始数据集提取的不同流体的t
1-t2特征示意图，按照从上到下、从左到右的顺序依次对应沥青流体类型、黏土束缚水流体类型、oil in op流体类型、water in ip流体类型。
[0108]
图9为本说明书实施例提供的基于新数据集和原始数据集求取的不同流体的孔隙度，其中，横坐标real por为该流体的真实的孔隙度，纵坐标calculated por为计算的该流体的孔隙度，raw dataset表示原始数据集，new dataset表示新数据集。
[0109]
图10为本说明书实施例提供的不同结构体对本技术方案的影响结果，其中，横坐标表示结构体的大小，time 1表示形态学处理时间，time 2表示基于新数据集的特征求取和孔隙度估算时间，time 3表示基于原始数据集的特征求取和孔隙度估算时间，size of new dataset表示新数据集大小，e_por表示孔隙度误差。其中，孔隙度误差可以通过公式e_por＝norm||por_cal-por_real||2计算，其中，por_cal为不同方法计算的孔隙度，por_
real为地层真实孔隙度。
[0110]
如图10中(a)、(b)、(c)所示，由(a)可以看出，随结构体增大，邻域内的数据更多，time1逐渐增加，形态学处理时间与基于新数据集的特征求取和孔隙度估算时间之和(time 1+time 2)先减少后增加，而基于原始数据集求取不同流体的特征和孔隙度的估算时间(time 3)远大于(time 1+time 2)。由(b)可以看出，随着结构体的增大，新数据集的数据量变小，同样的非负矩阵分解求取不同流体的特征以及通过全约束最小二乘方法计算不同流体的孔隙度耗时(time 2)变少。由(c)可以看出，本技术方案对应的孔隙度误差随着结构体的增大首先减少，随后保持相对稳定，随后增加。当结构体较小时，得到的新数据集中仍存在一定的冗余数据，得到的孔隙度误差虽然低于原始数据集得到的孔隙度误差，但仍然较大。当结构体在25到55之间，本技术方案计算的孔隙度误差保持相对稳定，处于孔隙度误差的低谷区，表明本技术方案在选取结构体大小时，可以有很好的容错性。随着结构体继续增大，由于结构体的大小过大，处理数据过于粗糙，导致原始数据集中有用信息随着一并滤除，导致有用信息的丢失，此时得到的孔隙度误差逐渐增加，当结构体大小为115时，通过新数据集得到的孔隙度误差大于原始数据集得到的孔隙度误差。
[0111]
由此可见，本技术方案可以更加准确、更加快速确定不同流体孔隙度。
[0112]
从以上的描述中，可以看出，本技术实施例可以实现如下技术效果：通过将不同深度点的多维核磁共振回波数据反演得到的nmr谱组合为原始数据集，对原始数据集进行aic分析、形态学分析、非负矩阵分解以及全约束最小二乘方法等处理，可以更准确、更快速确定目标地层中不同深度点不同流体的孔隙度，从而可以为计算储量，确定水平井的射孔位置提供依据。
[0113]
本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参照即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0114]
基于上述所述一种确定地层流体孔隙度的方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种确定地层流体孔隙度的装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0115]
具体地，图11为本说明书实施例提供的一种确定地层流体孔隙度的装置的模块结构示意图，如图11所示，本说明书提供的一种确定地层流体孔隙度的装置可以包括：获取模块120，第一确定模块122，第一获得模块124，第二获得模块126，第二确定模块128，第三确定模块130。
[0116]
获取模块120，用于获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点的回波数据反演获得；
[0117]
第一确定模块122，用于根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量；
[0118]
第一获得模块124，用于利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；
[0119]
第二获得模块126，用于基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；
[0120]
第二确定模块128，用于基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；
[0121]
第三确定模块130，用于根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。
[0122]
需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
[0123]
本说明书还提供一种确定地层流体孔隙度的设备的实施例，包括处理器及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时可以实现上述任意一项方法实施例。例如，所述指令被所述处理器执行时实现包括以下步骤：获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点的回波数据反演获得；根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量；利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。
[0124]
需要说明的，上述所述的设备根据方法或装置实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
[0125]
本说明书所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图12为本说明书实施例提供的一种确定地层流体孔隙度的服务器的硬件结构框图，该服务器可以是上述实施例中的确定地层流体孔隙度的装置或确定地层流体孔隙度的系统。如图12所示，服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本领域普通技术人员可以理解，图12所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图12中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、gpu，或者具有与图12所示不同的配置。
[0126]
存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的确定地层流体孔隙度的方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0127]
传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
[0128]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0129]
本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如ram、rom等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、u盘；利用光学方式存储信息的装置如，cd或dvd。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
[0130]
本说明书提供的上述确定地层流体孔隙度的方法或装置实施例可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作系统的c++语言在pc端实现、linux系统实现，或其他例如使用android、ios系统程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。
[0131]
需要说明的是说明书上述所述的装置、设备、系统根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
[0132]
本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

技术特征：
1.一种确定地层流体孔隙度的方法，其特征在于，包括：获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点的回波数据反演获得；根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量；利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述aic包括精度惩罚项和复杂度惩罚项；所述根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量，包括：根据下述公式求取表示流体类型个数的aic值：aic＝-2ln(l)+2c＝f+cc＝r(m+n)其中，f＝-2ln(l)为精度惩罚项，c＝2c为复杂度惩罚项，l为似然函数，c为参数的数量，m为地层中深度点个数，n为t
1-t2测井中t1布点数和t2布点数的乘积，x为原始数据集，u和v为利用非负矩阵算法对原始数据集进行分解得到的两个非负矩阵，非负矩阵u的大小为m
×
r，非负矩阵v的大小为r
×
n，r表示流体类型个数，x
k,i
为x的第k行第i列的元素，(uv)
k,i
为u和v乘积的第k行第i列的元素；对所述aic值中包括的精度惩罚项和复杂度惩罚项进行标准化处理，获得标准化aic值；将标准化aic值最小时所对应的流体类型个数作为所述目标地层中流体类型的数量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集，包括：在结构体范围内计算所述原始数据集内每个深度点的核磁共振谱与其他深度点的核磁共振谱的距离和，获得每个深度点对应的距离和；其中，两个深度点的核磁共振谱的距离通过预设距离表示；基于膨胀算子和每个深度点对应的距离和，获得每个深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果；基于腐蚀算子和每个深度点对应的距离和，获得每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果；根据所有深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果和所有深度点的核磁共振谱腐蚀处
理后的结果，获得膨胀数据集和腐蚀数据集；基于所述膨胀数据集和所述腐蚀数据集，获得新数据集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于膨胀算子和每个深度点对应的距离和，获得每个深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果，包括：通过下述方式获得每个深度点的核磁共振谱膨胀处理后的结果：(f
c
θg)＝arg_max{d(f
c
,g)},g)}其中，(f
c
θg)表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱f
c
膨胀处理后的结果，θ为膨胀算子，d(f
c
,g)表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱f
c
与结构体g中其他深度点的核磁共振谱的距离和，arg_max为使距离和d(f
c
,g)达到最大的核磁共振谱，dist(f
c
,f
s
)为深度点c的核磁共振谱f
c
与深度点s的核磁共振谱f
s
的距离，g为结构体，f
c
为深度点c的核磁共振谱，f
s
为深度点s的核磁共振谱，||f
c
||为f
c
的模，||f
s
||为f
s
的模。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于腐蚀算子和每个深度点对应的距离和，获得每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果，包括：通过下述方式获得每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果：通过下述方式获得每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果：通过下述方式获得每个深度点的核磁共振谱腐蚀处理后的结果：其中，表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱f
c
膨胀处理后的结果，为腐蚀算子，d(f
c
,g)表示原始数据集中深度点c的核磁共振谱f
c
与结构体g中其他深度点的核磁共振谱的距离和，arg_min为使距离和d(f
c
,g)达到最小的核磁共振谱，dist(f
c
,f
s
)为深度点c的核磁共振谱f
c
与深度点s的核磁共振谱f
s
的距离，g为结构体，f
c
为深度点c的核磁共振谱，f
s
为深度点s的核磁共振谱，||f
c
||为f
c
的模，||f
s
||为f
s
的模。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下述方式获得新数据集：其中，new_data为新数据集，x为新数据集中数据，dd为膨胀数据集，ee为腐蚀数据集。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度，包括：根据所述原始数据集中每个深度点的核磁共振谱，获得每个深度点的总孔隙度；根据每个深度点的总孔隙度和所述不同流体的饱和度，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据下述公式确定不同深度点中不同流体的孔隙度：por
k,i
＝por
k
×
sn
k,i
por
k
＝sum(f
k
)其中，por
k,i
为深度点k的第i个流体的孔隙度，por
k
为深度点k的总孔隙度，sn
k,i
为深度点k的第i个流体的饱和度，f
k
为深度点k的核磁共振谱。9.一种确定地层流体孔隙度的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；其中，所述不同深度点的核磁共振谱是基于目标地层不同深度点的回波数据反演获得；第一确定模块，用于根据所述原始数据集求取表示流体类型个数的aic值，基于所述aic值确定所述目标地层中流体类型的数量；第一获得模块，用于利用形态学方法对所述原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，所述预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；第二获得模块，用于基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对所述新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；第二确定模块，用于基于所述不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；第三确定模块，用于根据所述不同流体的饱和度和所述原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。10.一种确定地层流体孔隙度的设备，其特征在于，包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-8中任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本说明书实施例提供了一种确定地层流体孔隙度的方法、装置及设备，包括：获取不同深度点的核磁共振谱组成的原始数据集；根据原始数据集求取表示流体类型个数的AIC值，基于AIC值确定目标地层中流体类型的数量；利用形态学方法对原始数据集进行预处理，获得新数据集；其中，预处理包括膨胀处理和腐蚀处理；基于目标地层中流体类型的数量，利用非负矩阵算法对新数据集进行分解，获得不同流体在核磁共振谱上的特征；基于不同流体在核磁共振谱上的特征和所述原始数据集，利用预设方式确定不同流体的饱和度；根据不同流体的饱和度和原始数据集，确定不同深度点中不同流体的孔隙度。利用本说明书实施例可以更准确、快速地确定地层不同流体孔隙度。体孔隙度。体孔隙度。


技术研发人员：谢然红 谷明宣 金国文 郭江峰
受保护的技术使用者：中国石油大学(北京)
技术研发日：2021.11.26
技术公布日：2022/3/8