基于大數(shù)據(jù)的測(cè)井智能解釋系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

　　摘　要：人工智能技術(shù)在測(cè)井解釋中的應(yīng)用由來(lái)已久，但單方法應(yīng)用研究多，系統(tǒng)集成應(yīng)用少。當(dāng)今云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的規(guī)模應(yīng)用，再次推動(dòng)了測(cè)井解釋智能化發(fā)展。以多學(xué)科數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)湖為基礎(chǔ)，在專業(yè)軟件的基礎(chǔ)上進(jìn)行智能解釋模塊開(kāi)發(fā)，將測(cè)井智能解釋引入到傳統(tǒng)的解釋流程中，輔助測(cè)井分析人員快速挖掘隱藏的高價(jià)值信息。利用大數(shù)據(jù)治理工具將數(shù)據(jù)湖連接到智能模型，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)與智能算法融合。通過(guò)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的智能解釋模型和傳統(tǒng)專業(yè)軟件的集成，搭建基于地質(zhì)圖件導(dǎo)航的測(cè)井智能解釋環(huán)境，形成地質(zhì)、油藏背景下的智能化測(cè)井解釋工作模式，增強(qiáng)測(cè)井評(píng)價(jià)復(fù)雜儲(chǔ)層的能力，提高工作效率。

　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智能算法;測(cè)井解釋;智能解釋環(huán)境

　　0引言

　　人工智能技術(shù)作為第四次工業(yè)革命的重要推動(dòng)力,是大數(shù)據(jù)、算法和算力的重要結(jié)合，給各行各業(yè)帶來(lái)了革命性的變革，也為測(cè)井技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。測(cè)井技術(shù)的應(yīng)用深度與廣度主要取決于資料解釋的信息豐度，其中的重要環(huán)節(jié)依賴于解釋方法與軟件的開(kāi)發(fā)[1-3]。

　　目前，國(guó)內(nèi)外測(cè)井解釋軟件功能齊全、種類繁多，促進(jìn)了解釋技術(shù)進(jìn)步，提高了測(cè)井解釋水平，解決了一批測(cè)井解釋評(píng)價(jià)的難題。但是隨著勘探開(kāi)發(fā)目標(biāo)的日益復(fù)雜化和隱蔽化，現(xiàn)有的解釋方法和軟件難以準(zhǔn)確描述儲(chǔ)層的復(fù)雜狀態(tài)[4]。測(cè)井對(duì)儲(chǔ)層的非線性響應(yīng)，導(dǎo)致處理解釋質(zhì)量不高，要準(zhǔn)確研究非均勻地層測(cè)井信息所蘊(yùn)含的地質(zhì)信息，需要研發(fā)新的測(cè)井解釋方法[5]。

　　人工智能作為一種改進(jìn)計(jì)算機(jī)求解問(wèn)題的方法[1]，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)解釋方法的不足，使測(cè)井分析人員擺脫大量低知識(shí)層次的分析工作。將人工的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)化、條理化形成“智能助手”，幫助測(cè)井分析人員解決更深層次的地質(zhì)問(wèn)題。為此，國(guó)內(nèi)外進(jìn)行了大量的實(shí)踐。斯倫貝謝公司推出的DELFI勘探開(kāi)發(fā)認(rèn)知環(huán)境，將復(fù)雜的數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)分析等變得智能和快捷。國(guó)內(nèi)也在積極探索適合中國(guó)特色的測(cè)井智能化解釋道路，這給傳統(tǒng)測(cè)井解釋技術(shù)發(fā)展帶來(lái)了新動(dòng)能和良好的發(fā)展前景[6-8]。

　　20世紀(jì)，中國(guó)測(cè)井科技工作者在人工智能單方法應(yīng)用和專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等方面都取得了重要的研究成果[9-22]。然而，這些成果并沒(méi)有及時(shí)地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。究其原因是缺乏兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，一是缺少足量的專業(yè)大數(shù)據(jù)作為智能計(jì)算的基礎(chǔ);二是缺少符合測(cè)井智能解釋業(yè)務(wù)的集成應(yīng)用環(huán)境。前人取得的研究成果為測(cè)井智能解釋系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。按照測(cè)井解釋軟件走集成化道路[3]的思路，長(zhǎng)慶油田通過(guò)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用環(huán)境搭建，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)、人工智能和測(cè)井解釋軟件的集成應(yīng)用。將“數(shù)據(jù)”“算法”“場(chǎng)景”3個(gè)關(guān)鍵要素有機(jī)結(jié)合，形成了基于大數(shù)據(jù)的測(cè)井智能解釋環(huán)境，提高了測(cè)井參數(shù)計(jì)算精度和流體識(shí)別準(zhǔn)確率，提升了測(cè)井分析效率，促進(jìn)了測(cè)井解釋由單井解釋向多井評(píng)價(jià)、油藏分析轉(zhuǎn)變。

　　1總體思路和系統(tǒng)架構(gòu)

　　1.1總體思路

　　測(cè)井解釋軟件是測(cè)井資料處理與解釋的重要工 具和載體，是運(yùn)用各種現(xiàn)代技術(shù)綜合解決地質(zhì)問(wèn)題的重要手段，是測(cè)井解釋技術(shù)能力的綜合體現(xiàn)，也是衡量測(cè)井技術(shù)水平的一個(gè)重要指標(biāo)[8]。斯倫貝謝公司在Techlog解釋軟件中開(kāi)發(fā)了主成分分析、回歸、聚類、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能功能模塊。這些模型的訓(xùn)練樣本主要是軟件的工區(qū)數(shù)據(jù)，一方面數(shù)據(jù)量不足，另一方面針對(duì)算法的數(shù)據(jù)預(yù)處理較少，導(dǎo)致應(yīng)用受限。DELFI系統(tǒng)建立了跨專業(yè)協(xié)同工作環(huán)境，采用開(kāi)放式的軟件開(kāi)發(fā)模式，通過(guò)Studio集中管理Techlog與Petrel、ECLIPS等地質(zhì)、油藏軟件的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)、工程業(yè)務(wù)智能化與協(xié)同化。然而，涉及國(guó)家地質(zhì)數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題，中國(guó)不能像引進(jìn)專業(yè)軟件一樣引進(jìn)DELFI系統(tǒng)，只能走自主研發(fā)的道路。

　　長(zhǎng)慶油田經(jīng)過(guò)10余年的數(shù)字化油田建設(shè)，建成了數(shù)字化油氣藏研究系統(tǒng)(RDMS)[6]，盤(pán)活了15萬(wàn)余口井的地質(zhì)、鉆井、測(cè)井、錄井、分析化驗(yàn)、試油(氣)等多學(xué)科數(shù)據(jù)。RDMS實(shí)現(xiàn)了專業(yè)數(shù)據(jù)自由推送、實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)、在線可視等基礎(chǔ)功能;開(kāi)發(fā)的基于地質(zhì)圖件的數(shù)據(jù)導(dǎo)航系統(tǒng)(CQGIS)實(shí)現(xiàn)了多學(xué)科數(shù)據(jù)自動(dòng)收集、整理，以及軟件的無(wú)縫銜接[23-25]，這些建設(shè)成果逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)。針對(duì)測(cè)井軟件開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)接口打通了數(shù)據(jù)湖的通道，通過(guò)以專業(yè)軟件為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)治理工具，實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)快速提取[26-30]。在專業(yè)軟件中開(kāi)發(fā)智能解釋模塊，將智能應(yīng)用引入到傳統(tǒng)測(cè)井解釋流程中，實(shí)現(xiàn)專業(yè)軟件、智能應(yīng)用和數(shù)據(jù)湖的耦合集成。在RDMS、CQGIS和解釋軟件之間，搭建起以地質(zhì)、油藏為約束的測(cè)井智能化解釋評(píng)價(jià)環(huán)境。

　　1.2系統(tǒng)架構(gòu)

　　系統(tǒng)自下而上由數(shù)據(jù)層、功能層和應(yīng)用層組成，從功能上分為樣本數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)綜合分析、模型訓(xùn)練與優(yōu)選、模型評(píng)估與管理，應(yīng)用上分為建模應(yīng)用和極簡(jiǎn)應(yīng)用。在數(shù)據(jù)層開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)解編模塊處理測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)體，實(shí)現(xiàn)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)與試油、巖心分析、錄井等資料的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一。數(shù)據(jù)治理工具在深度域上進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，完成連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)的匹配。解釋人員通過(guò)專業(yè)軟件選擇儲(chǔ)層特征數(shù)據(jù)，并依據(jù)試油結(jié)論給特征數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽，將這些數(shù)據(jù)按層位存入樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。進(jìn)入樣本庫(kù)的數(shù)據(jù)可直接用于模型訓(xùn)練與優(yōu)化，形成用于測(cè)井參數(shù)計(jì)算和流體識(shí)別的智能模型，通過(guò)模型優(yōu)選，組合成針對(duì)性推薦智能模型組，供用戶調(diào)用。

　　2測(cè)井大數(shù)據(jù)治理

　　在專業(yè)解釋軟件的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)治理工具，實(shí)時(shí)繪制測(cè)井專業(yè)圖件，對(duì)多專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速集成和直觀展示，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全、融合、抽取等治理。讓專家用戶專注于儲(chǔ)層特征的分析、選取和打標(biāo)簽工作。通過(guò)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)接口，在數(shù)據(jù)湖中自動(dòng)收集井基本信息(如坐標(biāo)、鉆井液、鉆頭等信息)、地質(zhì)分層、試油、錄井、分析物性等數(shù)據(jù)，并自動(dòng)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)治理工具的數(shù)據(jù)格式，批量推送到治理工具;專業(yè)軟件調(diào)用測(cè)井繪圖模板直接成圖，并可以自由補(bǔ)充其他數(shù)據(jù)，完成特征匹配和數(shù)據(jù)檢查后，選擇儲(chǔ)層特征值，打上相應(yīng)標(biāo)簽(如油層、油水同層、差油層、含油水層、干層、泥巖、砂巖、煤、隔夾層等)。最后，一鍵式自動(dòng)提取目標(biāo)井基本信息、單點(diǎn)數(shù)據(jù)、特征值、試油數(shù)據(jù)、巖心分析數(shù)據(jù)等，并批量提交入庫(kù)。以上過(guò)程構(gòu)成了測(cè)井大數(shù)據(jù)治理流程。

　　3智能模型訓(xùn)練和管理

　　經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的研究和實(shí)踐，前人[9-22]將有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法紛紛引入到測(cè)井解釋中，形成了各具特色的應(yīng)用技術(shù)。由于樣本數(shù)據(jù)量較少，數(shù)據(jù)缺乏精細(xì)的預(yù)處理，導(dǎo)致模型泛化能力較低，距工業(yè)化應(yīng)用存在一定距離。本次系統(tǒng)開(kāi)發(fā)將這些成果進(jìn)行了優(yōu)化集成，開(kāi)發(fā)了“模型參數(shù)自動(dòng)尋優(yōu)”“模型組合優(yōu)化推薦”“專業(yè)圖件在線繪制”“應(yīng)用效果實(shí)時(shí)展示”等功能模塊，實(shí)現(xiàn)了智能算法集成應(yīng)用。

　　3.1智能模型訓(xùn)練

　　結(jié)合測(cè)井解釋業(yè)務(wù)特點(diǎn)，對(duì)支持向量機(jī)、K-近鄰、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法進(jìn)行優(yōu)化，使智能算法與傳統(tǒng)解釋理念融合。通過(guò)集成TensorFlow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[31-32]，保證系統(tǒng)功能可擴(kuò)展。以上算法的核心原理及訓(xùn)練方法成熟可靠，在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中主要在數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型自動(dòng)訓(xùn)練方面做了大量工作。

　　4測(cè)井智能解釋?xiě)?yīng)用場(chǎng)景

　　智能系統(tǒng)要在傳統(tǒng)石油行業(yè)中發(fā)揮作用,必須與專業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合。通過(guò)數(shù)據(jù)接口軟件將數(shù)據(jù)治理工具與區(qū)域數(shù)據(jù)湖連接起來(lái)，可以自由調(diào)取海量的專業(yè)數(shù)據(jù)。開(kāi)發(fā)應(yīng)用接口將CQGIS地質(zhì)圖件導(dǎo)航系統(tǒng)與測(cè)井智能解釋軟件連接起來(lái)，支撐起極簡(jiǎn)應(yīng)用和建模應(yīng)用，形成具有長(zhǎng)慶特色的“RDMS+智能計(jì)算”的測(cè)井智能解釋環(huán)境。

　　5應(yīng)用效果

　　測(cè)井智能解釋系統(tǒng)的成功開(kāi)發(fā)和落地應(yīng)用，強(qiáng)化了地質(zhì)、油藏對(duì)測(cè)井評(píng)價(jià)的指導(dǎo)作用，基本實(shí)現(xiàn)了測(cè)井解釋的自動(dòng)化、智能化。該系統(tǒng)在參數(shù)計(jì)算和流體識(shí)別等方面的精度都達(dá)到或超過(guò)了人工解釋，智能評(píng)價(jià)結(jié)果與試油、投產(chǎn)等數(shù)據(jù)更加匹配，初步具備了輔助人工進(jìn)行流體識(shí)別和油藏評(píng)價(jià)的能力，實(shí)現(xiàn)了多井批量處理，大幅提高了測(cè)井解釋的工作效率。H369井是鄂爾多斯盆地西部的一口老井，其地理位置遠(yuǎn)離樣本井分布范圍，且在H369井周圍僅有3口鄰井。該井2631.5～2634.6m人工解釋結(jié)論是含油水層。

　　巖屑錄井描述為1.3m油跡和0.5m油斑。對(duì)該含油水層進(jìn)行射孔，試油日產(chǎn)21.5t油和56.1m3水，試油結(jié)論為油水同層，人工解釋出現(xiàn)了較大失誤。在極簡(jiǎn)應(yīng)用模式下，自動(dòng)處理得到的智能解釋結(jié)果為油水同層，與人工解釋結(jié)論截然相反，但是與試油結(jié)果一致。智能計(jì)算孔隙度、滲透率和飽和度與人工計(jì)算結(jié)果接近，與巖心分析物性數(shù)據(jù)匹配較好，符合巖石物理規(guī)律。該系統(tǒng)利用支持向量機(jī)識(shí)別流體性質(zhì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算孔隙度，K-近鄰模型計(jì)算滲透率和飽和度，這些模型組合成一個(gè)智能模型組，同時(shí)完成4個(gè)方面的工作，不但提高了測(cè)井解釋效率，計(jì)算結(jié)果也滿足測(cè)井評(píng)價(jià)需要。

　　6結(jié)語(yǔ)

　　隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛躍發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在測(cè)井解釋中的應(yīng)用，要快速走出前人的研究和試驗(yàn)階段，進(jìn)入高速發(fā)展階段，當(dāng)前正是進(jìn)行測(cè)井解釋智能化升級(jí)的最佳時(shí)期。中國(guó)測(cè)井解釋軟件走的是集成化發(fā)展道路，取得了較大的成功。

　　智能化應(yīng)用作為測(cè)井解釋評(píng)價(jià)的一種手段，一方面要兼顧與測(cè)井解釋軟件的融合，另一方面還要具備較強(qiáng)的開(kāi)放性，要將近年來(lái)測(cè)井專業(yè)信息化建設(shè)和智能化應(yīng)用成果集成起來(lái)，形成開(kāi)放性的測(cè)井智能應(yīng)用環(huán)境。通過(guò)“數(shù)據(jù)”“算法”“場(chǎng)景”三者有機(jī)融合，構(gòu)建“大數(shù)據(jù)+智能計(jì)算+專業(yè)軟件”的測(cè)井智能解釋?xiě)?yīng)用環(huán)境。

　　建筑論文投稿刊物：《測(cè)井技術(shù)》(雙月刊)創(chuàng)刊于1977年，由中國(guó)石油集團(tuán)測(cè)井有限公司主辦。宗旨：總結(jié)、交流我國(guó)測(cè)井行業(yè)的科研成果和生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，介紹國(guó)外先進(jìn)測(cè)井技術(shù)，促進(jìn)我國(guó)測(cè)井技術(shù)的發(fā)展，滿足石油工業(yè)勘探開(kāi)發(fā)需要。《測(cè)井技術(shù)》內(nèi)容涵蓋測(cè)井技術(shù)的理論研究、實(shí)驗(yàn)分析、儀器設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集、測(cè)井資料分析處理、石油地質(zhì)解釋、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)、軟件開(kāi)發(fā)、射孔技術(shù)以及科技信息動(dòng)態(tài)等，覆蓋了與測(cè)井相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域。

　　利用智能模型通過(guò)大數(shù)據(jù)分析提高測(cè)井參數(shù)計(jì)算和流體識(shí)別精度;通過(guò)信息化系統(tǒng)打通測(cè)井評(píng)價(jià)各專業(yè)之間的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)收集、轉(zhuǎn)換和推送，完成外圍數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，提升測(cè)井評(píng)價(jià)效率;在專業(yè)軟件里實(shí)現(xiàn)智能解釋與傳統(tǒng)巖石物理解釋結(jié)合，互為補(bǔ)充，提升測(cè)井評(píng)價(jià)整體效果。測(cè)井智能解釋在長(zhǎng)慶油田的應(yīng)用實(shí)踐表明，這條智能化發(fā)展道路是正確的，有利于測(cè)井智能應(yīng)用生態(tài)進(jìn)一步發(fā)展。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]曾文沖.現(xiàn)代測(cè)井技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的分析[J].測(cè)井技術(shù)，1989,13(1):1-11.ZengWenchong.Ananalysisofthedevelopmenttrendofmodernloggingtechnique[J].WellLoggingTechnology,1989,13(1):1-11.

　　[2]李樂(lè)中，張立.斯倫貝謝公司解釋系統(tǒng)及軟件介紹[J].國(guó)外測(cè)井技術(shù)，1992,7(1):111-113.LiLezhong,ZhangLi.Introductiontointerpretationsystemandsoftwareofschlumberger[J].WorldWellLoggingTechnology,1992,7(1):111-113.

　　[3]陸大衛(wèi)，張世剛.測(cè)井軟件走集成化道路[J].測(cè)井技術(shù)，1996,20(1):5-11.LuDawei,ZhangShigang.Onintegrationofwellloggingsoftware[J].WellLoggingTechnology,1996,20(1):5-11.

　　[4]李浩，劉雙蓮，魏修平.淺析我國(guó)測(cè)井解釋技術(shù)面臨的問(wèn)題與對(duì)策[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2010,25(6):2084-2090.

　　作者：石玉江1　劉國(guó)強(qiáng)2　鐘吉彬3　王　娟3　張文靜3

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