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通过神经网络反演技术钻前预测井壁稳定性.pdf
通过神经网络反演技术钻前预测井壁稳定性
昊超陈勉金衍
、
(中国石油大学石油天然气工程学院,北京)
摘要:声波逮度和地层密度是进行井壁稳定预测所必需的莺要参数,根据地震记录与声速
及密度之间存在的非线性关系,以地震资料为基础,可以通过小波神经阐络反演声速和密度资料。
从井旁地震道中提取能全面反映地震记录非线性特征的分形和混沌属性,运用反向传播神经网络
建立已钻井段地震属性与声速及密度的映射关系,通过此模型反演待钻地层的声波速度和地层密
度。利用反演结果结合井壁稳定力学模型,确定安全泥浆密度窗口,实现钻前井壁稳定预测。利
用该方法钻前反演出塔里木油田某井的声波和密度测井雎线并预测了该井的安全泥浆密度窗口,
与实测数据进行对比分析的结果表明,该预测方法有较高的预测精度。
关键词:井壁稳定预测地震属性小波神经网络反演安全泥浆密度窗口
和混沌属性反演声渡速度和地层密度并经一
一、引言 步预测井壁稳定性有着坚实的物理基础。
利用地震层速度钻前预测井壁稳定性已 二、地震非线性属性的提取
得到广泛应用”…,这种方法基于层速度与安
全泥浆密度窗口上下限的关系模型直接通过 从井旁地震道中提取Hurst指数、关联
层速度进行预测,但是该方法从速度资料获
取到预测精度都存在一些问题。另一方面, 具有代表性的分形和混沌属性用于神经网络
利用测井资料进行井壁稳定分析相对较为成 反演。
熟,它以从测井资料中得到声波速度和地层 1.Hurst指数
密度为基础进行井壁稳定计算,但该技术在
设已知地震记录序列为x.(i=1,2,…,
钻前无测井资料的情况下无法直接预测井壁
n),则其前f个时刻的均值为
稳定。
f
1
探区内的地震记录资料非常丰富,地震 (战)。=寺∑x: (I)
L=I
记录与界面反射系数密切相关,而反射系数
由此可求得累积离差
又由声速和密度所决定,所以地震记录和声
速及密度之间存在紧密的非线性关系,可以
(2)
x(i,f)=∑(札一Ex。)
运用神经网络这一有效的非线性建模工具通 ‘:1
过地震资料反演声波速度和地层密度。地震 极差为
资料具有较强的非线性性质,从地震记录中
提取的分形和混沌属性参数可以深刻反映其
非线性特征…j,因此利用地震记录的分形 标准差为
作者简介:吴超,中国石油大学在读博士,手机邮箱:wucha09138@sin&coin。
-8一
时的估计值即为最大Lyapunov指数,泼指数
(4)
s(f)=.佶∑(置一Ex,)2
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