測井信息融合下的地層精準評價模型構建與實踐

摘要：針對地層精準評價問題，提出了一種基于測井信息融合的模型構建方法。通過數據收集、特征提取、模型選擇與訓練、驗證與優化等流程，實現了對地層特性的準確預測。研究首先在V油田和T背斜區域開展了實踐工作，通過實時測量和隨鉆測井技術收集了大量的地層數據。在特征提取環節，運用主成分分析等技術，從高維數據中篩選出關鍵特征。選擇了深度學習模型進行訓練，并通過參數優化提升了模型的性能。實踐結果表明，該方法能有效減少地層預測誤差，提高勘探精度，為油氣藏分析提供了可靠的技術支持。

關鍵詞：測井信息融合；地層精準評價；構建與實踐

一、前言

隨著油氣勘探開發的深入，地質條件日益復雜，傳統的地質模型往往存在一定的誤差，難以滿足精準評價的需求。為了提高地層評價的精度，測井信息的實時獲取和精確分析成為關鍵。通過將測井數據與地震、鉆井、地質等多源信息進行融合，可以實現對地層特征的精準描述，特別是在復雜構造區和深層油氣勘探領域，測井數據的作用愈加突出。測井信息融合下的地層精準評價模型不僅能夠有效提升地層深度、巖性、孔隙度等參數的預測準確性，還能優化鉆井設計和油氣藏評價，為后續的開發決策提供科學依據。本文將探討基于測井信息融合的地層精準評價模型的構建方法，并結合實際應用案例，分析其在油氣勘探中的實踐效果。

二、測井信息融合與地層評價理論概述

（一）測井信息融合

測井信息融合指的是將不同來源、不同類型的測井數據進行綜合分析，以獲得對地層特性和油氣儲量更準確的評估。測井技術通常包括伽馬射線、聲波、密度、電阻率等多種物理量的測量，這些數據各自反映了地層的不同性質。例如，電阻率主要用于區分含水層和油氣層，而密度和聲波可以揭示地層的孔隙度和裂縫特征[1]。然而，單一的測井信息往往無法完全反映地層的復雜性和多樣性，因此信息融合成為提高測井數據可靠性和準確性的關鍵手段。通過多種測井數據的融合，可以綜合評估地層的巖性、孔隙度、滲透率、飽和度等特征，實現更加精準的地層評價。測井信息融合不僅能夠提高油氣勘探的成功率，還能夠為后續的開發方案提供重要依據，進而優化資源的開發策略和提高油田的開發效益。

（二）地層評價理論與方法

地層評價理論是指通過對地層測井數據的分析與解譯，評估地下巖層的物理性質及其對油氣儲藏和流動的影響。地層評價的核心目標是了解地層的孔隙度、滲透率、含油氣性及其流體特征。在地層評價過程中，傳統的測井方法多通過單一數據的推算進行。例如，通過電阻率反演孔隙度，通過聲波時差估算巖性等。然而，隨著地質環境的復雜化，傳統方法在精度和適用性上存在一定局限。因此，現代地層評價理論逐步引入了多種地球物理測量技術和數學模型。例如，利用多分辨率的反演算法對多個測井數據進行融合，提高了對地層巖性和流體分布的預測能力。此外，數字巖心分析、綜合地質建模和三維地層模擬等技術，也被廣泛應用于現代地層評價中，以更好地解釋油氣藏的特性和優化開發方案。

（三）測井數據的多尺度融合與地層綜合評價

隨著油氣勘探與開發的深入，單一測井數據難以滿足對復雜地層的全面評價需求。因此，多尺度數據融合成為一種新的研究趨勢。多尺度融合方法結合了不同空間分辨率的測井數據，結合地質學、地球物理學及數學建模技術，能夠更精準地描述地下地層的結構與性質。例如，通過結合高分辨率的核磁共振（NMR）數據和低分辨率的電阻率數據，能夠更好地評估油氣層的孔隙度、滲透率及流體飽和度。這種多尺度融合技術能夠提供更加細致的地層細節，有效提高對地層分布、油氣藏連通性及儲量估算的準確性。同時，通過對不同深度范圍內的測井數據進行空間配合與分析，可以更全面地了解地層的縱向差異，從而為精細化勘探和開發提供依據。該技術的應用，不僅增強了對復雜地層的解析能力，也為提升油氣資源的開發效益提供了堅實的數據支持。

三、地層精準評價模型構建

（一）模型構建流程

地層精準評價模型構建是通過系統性的方法對地層特性進行多維度分析與建模的過程，旨在提高地層評價的準確性和可靠性。其構建流程通常包括數據收集、特征提取、模型選擇與訓練、驗證與優化等幾個關鍵步驟。首先，數據收集階段是模型構建的基礎，包括多種測井數據（如電阻率、聲波、密度等）和地質信息（如巖性、孔隙度、滲透率等）。在特征提取階段，從原始測井數據中提取關鍵特征，如孔隙度、飽和度、巖性和流體特性等，這些特征對地層的分析至關重要。接下來是模型選擇階段，根據地層的復雜性和數據特性，選擇合適的機器學習或深度學習算法，如支持向量機（SVM）、神經網絡（NN）等，或基于物理模型的反演方法。然后，進入模型訓練階段，利用歷史數據對模型進行訓練，調整參數，直到模型能夠精準地擬合地層特性[2]。通過驗證與優化階段，采用交叉驗證、誤差分析等手段檢驗模型的泛化能力和精度，并通過參數調優、算法優化等方法提高模型的性能。整個流程需要高效的數據處理和模型評估體系，以確保構建出的模型在實際應用中的準確性和可操作性。

（二）特征選擇與提取

特征選擇與提取是地層精準評價模型構建中的關鍵環節，直接影響到模型的預測能力和計算效率。特征選擇的目標是從大量的測井數據中識別出最具信息量和區分度的特征變量，這些特征對地層評價和油氣藏分析至關重要。常見的特征包括電阻率、密度、聲波時差、孔隙度、滲透率、飽和度等。通過對不同類型數據的統計分析和相關性分析，能夠選擇出最具代表性的特征，減少冗余信息的干擾，提升模型的效率和準確度。

在特征提取方面，通常會應用一些常見的算法與技術，如主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等，這些方法能夠將高維數據降維為低維的特征集，從而簡化模型復雜度并提高處理效率。此外，隨著深度學習技術的發展，自動特征提取成為一種新的趨勢。通過卷積神經網絡（CNN）或自編碼器（AE）等技術，可以自動從原始測井數據中提取更深層次的特征，進一步提升地層評價模型的性能。特征選擇與提取的優化，不僅能夠提升模型的準確性，還能夠有效減少計算時間，提升模型在實際應用中的可操作性和效率。

（三）模型結構與參數優化

在地層精準評價模型構建中，選擇合適的模型結構和優化參數是提升模型性能的關鍵。不同的地層特性和測井數據類型要求采用不同的模型結構。傳統的統計學模型，如線性回歸、支持向量機（SVM）等，在某些情況下可以提供較為簡單的解答，但面對復雜的地層特征時，可能無法充分挖掘數據中的深層次信息。為了處理復雜的非線性關系，深度學習模型，如深度神經網絡DNN、卷積神經網絡CNN等，逐漸成為主流[3]。深度學習模型能夠自動從大量的測井數據中提取高層次特征，并能捕捉到地層的非線性特性，尤其適用于多源異構數據的融合分析。參數優化是模型構建中不可忽視的環節。模型的超參數，如學習率、層數、節點數等，對模型的訓練效果和泛化能力有著重要影響。為了確保模型能夠在實際應用中取得最佳性能，通常需要采用網格搜索、隨機搜索或貝葉斯優化等方法對超參數進行系統調優。通過優化訓練過程中的參數設置，能夠使模型更好地適應不同地層的特性，提高預測精度與魯棒性。整體而言，合理的模型結構與精確的參數優化相結合，能夠顯著提升地層評價模型在復雜油氣藏環境中的表現，為地層分析和油氣資源開發提供有力的數據支持。

四、測井信息融合下的地層精準評價實踐

（一）研究區域概況

V油田位于某地區海域，是一個勘探較為成熟的區塊，水深約80米，地質構造為典型的背斜型圈閉，儲層為中侏羅統砂巖，已鉆探十余口水平井。T背斜位于V油田東部，屬于一個潛在的含油氣遠景區，尚在滾動勘探階段。為了更好地探明T背斜的構造、巖性及其含油氣特征，特別是在背斜較高的位置，設計了F井作為關鍵井位。

如圖1所示，在三維地質建模和油氣系統模擬的基礎上，優化設計了F井的預設鉆井軌跡。井下工具組合包括PDC鉆頭、推靠式旋轉導向工具和隨鉆測量及測井工具，通過實時測量地層信息，以確保有效鉆穿目標層并驗證T背斜的含油氣特性。這一勘探作業將為后續開發提供重要數據支持，進一步確認該區域的油氣儲量和開發潛力。

（二）測井數據收集與處理

如圖2所示，地質專家和鉆井專家在基于地震資料、鄰井資料和地質規律的初步地質模型基礎上，圈定了靶點位置。然而，由于地震資料的歸位、層位拾取及構造圖深度轉換存在一定的不確定性，導致靶點位置和深度的初步估計存在偏差。因此，為了精確獲取地層的深度、走向及傾角等構造信息，研究人員在F井目標層（地層6）上方設置了地層2、地層3、地層4和地層5作為標志層，并結合隨鉆MWD（測量和測井數據）與參考井的測量、測井數據進行對比，通過實時解釋隨鉆數據，進一步確定標志層的準確位置，從而精確調整地層模型。結果表明，預測與實際深度之間存在一定的誤差[4]。具體數據如下：地層2的預測埋深為2432.98m，實際深度為2429.7m，誤差為3.28m；地層3的預測埋深為2578.13m，實際深度為2573.96m，誤差為4.17m；地層4的預測埋深為2835.85m，實際深度為2802.45m，誤差為33.4m；地層5的預測埋深為2891.00m，實際深度為2857.57m，誤差為33.43m；目標層的預測埋深為2972.03m，實際深度為2943.82m，誤差為28.21m。由于F井為T背斜的第一口探井，初導地質模型由于缺乏井控信息，導致對地層構造的認識存在較大誤差。隨鉆數據提供的實時信息揭示了地層5存在南東向的減薄現象，并在隨鉆數據約束下，結合重新精細解釋的地震反射軸，進一步修正了地層模型。這一過程有效改善了目標層深度和走向的預測精度，顯示出隨鉆技術在復雜地質條件下的應用價值。

（三）測井信息融合實踐

根據表1的測井信息融合實踐效果可以看出，隨著鉆探深度的增加，預測深度與實際深度之間的誤差逐漸增大。地層2和地層3的誤差較小，分別為3.28米和4.17米，說明在淺層地質條件下，初步的地質模型與實際情況較為吻合。而在地層4、地層5及目標層的誤差顯著增加，特別是地層4和地層5，誤差分別為33.4米和33.43米，表明在深層地質條件下，初步模型的預測精度受到地質不確定性和資料局限的影響，存在較大偏差[5]。目標層的誤差為28.21米，雖然比深層地層稍小，但仍表明預測深度存在一定誤差。總體來看，隨鉆數據的實時反饋和調整有效地減少了誤差，尤其在復雜地質條件下，測井信息的融合極大提升了深度預測的準確性，有助于優化地層模型，提升勘探精度。

五、結語

本文通過測井信息融合技術，構建了一套地層精準評價模型，并在實際油田勘探中進行了應用。研究證實了模型在處理復雜地質條件下的有效性和準確性時，通過優化模型結構和參數，顯著提升了預測精度，減少了深度誤差。此外，研究還展示了隨鉆測井技術在實時地質導向中的重要作用，為今后類似地質條件下的油氣勘探提供了寶貴的經驗和方法論。綜上所述，基于大數據分析和機器學習技術的地層評價模型具有廣泛的應用前景，對于提高油氣資源開發效率和經濟效益具有重要意義。

參考文獻

[1]焦方正，溫聲明，劉向君，等.鄂爾多斯盆地海陸過渡相頁巖氣勘探理論與技術研究新進展[J].天然氣工業，2023，43（04）：11-23.

[2]陳鋼花，何宇龍，邱正松，等.鉆井過程中井漏特征精細識別方法研究與應用[J].石油鉆探技術，2024，52（01）：26-31.

[3]張景越，肖小玲，王鵬飛，等.基于多信息融合的層次聚類測井曲線自動分層方法[J].斷塊油氣田，2024，31（01）：42-49.

[4]路智勇，鄒賢軍，陳亞琳，等.一種多信息融合的水平井最小水平主應力預測方法[P].中國：202211196606.8，2025-01-07.

[5]鑒振.基于鉆測震錄成果的水平井軌跡優化研究[D].大慶：東北石油大學，2023.

作者單位：大慶油田勘探開發研究院

■ 責任編輯：王穎振 鄭凱津