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申请/专利权人：贵州省油气勘查开发工程研究院

摘要：本发明公开一种面向非常规储层含水饱和度的形态学和分形学预测方法，涉及非常规储层勘探开发技术领域。包括五个步骤：一、获取目标样品饱和T2谱测井曲线；二、选取训练样品T2谱曲线，划分峰态类型，计算样品的T2截止值；三、分析不同形态学参数与T2截止值的线性相关性，选取影响T2截止值的形态学关键参数；四、分析不同分形学关键与T2截止值的相关关系，选取影响T2截止值的分形学关键参数；五、将选取的形态学、分形学关键参数与T2截止值进行拟合分析，构建T2截止值预测模型，完成预测。该预测方法充分利用原始样本数据，减少数据反演过程中信号量的损失，可获得大量训练数据，为后续构建深度学习训练方法提供良好的数据基础。

主权项：1.面向煤储层含水饱和度的形态学和分形学预测方法，其特征在于，包括如下步骤：一、获取待研究区目标样品饱和T2谱测井曲线并做预处理；二、选取训练样品T2谱曲线，确定训练样品T2谱曲线形态，根据各峰面积，进一步划分峰态类型，同时，根据饱和、离心T2谱曲线，计算样品的T2截止值；三、计算饱和T2谱状态下不同孔径孔隙对应的峰面积，以及对应的峰面积百分比，分析不同形态学参数与T2截止值的线性相关性，选取影响T2截止值的形态学关键参数；四、利用单重和多重分形模型计算煤储层孔裂隙分维值，分析单重分维值、多重分维值在内的分形学参数与T2截止值的相关关系，选取影响T2截止值的分形学关键参数；1以单重分形模型为计算公式，计算分维值：lgVp＝3-DwlgT2+Dw-3lgT2max式中，Vp是饱和水状态下的累积孔隙体积的百分比，％；T2和T2max分别是横向松弛时间和最大横向松弛时间，ms；Dw是饱和水的NMR分形维数，无量纲；2以多重分形模型为计算公式，计算多重分维值，明确多重分形特征：采用计盒法研究孔径分布非均质性的多重分形特征，在分析区间[A,B]内T2谱的体积概率时，需要确定标度和测度，标度ε和测度表达式分别为：ε＝2-kL1 式中，对于低场核磁共振来说，将T2区间划分为若干个长度相等的盒子，核磁T2谱取值范围为0～1000ms，L为区间长度，k为区间个数，Δni为取值区间个数的平均数，Δnmin为取值区间最小值；在标度变化情况下，区间[A,B]内水的分布概率满足 式中，Piε为第i个盒子的质量概率函数，ai指第i个盒子的奇异性指数；得到奇异性指数后，将研究对象划分为一系列子集，使每个子集内的小单元都具有相同的奇异性指数，然后计算这个子集内的单元个数，定义单元个数与标度的关系式为：Naε～ε-fa，ε→04式中，Naε为数据值差异，fa为多重分形谱，是具有相同奇异性指数的子集的分形维数，由a和fa构成的曲线称为多重分形奇异谱；奇异性指数a与fa能通过式1～4求解，其表达式分别为： 式中，q为统计矩阵阶数，q取[-10,10]之间的整数，步长为1，uiq,ε为第i个子区间q阶概率；fa的特征参数主要包括amin，amax，a0，a0-amax，amin-a0和A，amin是q的最小值的奇点指数，amax是q的最大值的奇点指数，a0对应于奇点谱峰值的奇点指数，奇点谱的对称性A＝amin-a0a0-amax；a～fa称为多重分形谱；q～Dq称为广义分形维数；对于多重分形，式7中的分母为配分函数，其表达式为： 对于一个给定的统计矩阶q，称满足xq，ε∞ετq的函数τq为质量指数函数，它是分形行为的特征函数，则广义分形维数谱Dq的计算式为： 当q＝0,1,2时，Dq分别定义为容量维度，信息维度和关联维度，当q＝1时，D1可求解为： D1为信息熵维，谱宽D-10-D10表征微孔孔径整体非均质性变异程度；左谱宽D-10-D0和右谱宽D0-D10值变化，研究孔隙体积低值区和高值区分布特征；3在步骤1和步骤2的基础上，结合单重和多重分形，确定样品T2谱分形特征，利用SPSS软件进行单重分形、多重分形参数与T2截止值的因子分析，以显著性检验0.5为界，确定分形学中的关键影响参数；五、利用matlab软件和神经网络法将选取的形态学、分形学关键参数与T2截止值进行拟合分析，确定最优解，构建T2截止值预测模型，建立T2截止值预测方法流程，实现对煤储层束缚水含水饱和度的预测1综合利用SPSS、Origin和Matlab软件进行形态学几何参数与T2截止值的模型构建：①若形态学几何参数与T2截止值呈线性相关关系，则构建线性表达式预测T2截止值；②若形态学几何参数与T2截止值呈非线性相关关系，则构建非线性表达式预测T2截止值；③若形态学几何参数与T2截止值无法拟合出数学表达式，则利用SPSS软件中的神经网络模块进行预测；④若利用以上3个步骤①、②、③均无法获得相应的数学表达式，则认为形态学几何参数无法预测T2截止值；2综合利用SPSS、Origin和Matlab软件进行分形学参数与T2截止值的模型构建：①若分形学参数与T2截止值呈线性相关关系，则构建线性表达式预测T2截止值；②若分形学参数与T2截止值呈非线性相关关系，则构建非线性表达式预测T2截止值；③若分形学参数与T2截止值无法拟合出数学表达式，则利用SPSS软件中的神经网络模块进行预测；④若利用以上3个步骤①、②、③均无法获得相应的数学表达式，则认为分形学参数无法预测T2截止值；3根据步骤1和2求得的关键参数，探讨形态学、分形学参数与T2截止值的数学表达式；利用待检验样品，分别计算每种数学模型预测T2截止值的误差，按照误差大小确定本类样品对应的预测模型，从而确定束缚水含水饱和度预测模型。

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