一种基于深度学习的碳酸盐岩岩石物理相约束下的测井参数解释方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的碳酸盐岩岩石物理相约束下的测井参数解释方法，解决了碳酸盐岩储层岩性复杂和储集空间类型多样造成测井参数解释误差大的问题。包括以下步骤：（1）针对碳酸盐岩储层发育的各种不同岩性，采用敏感性分析方法筛选主要测井曲线；（2）利用主成分分析法构建岩性识别标准；（3）采用贝叶斯逐步判别法识别碳酸盐岩沉积微相；（4）依据岩性和沉积微相的组合划分岩石物理相；（5）基于岩石物理相约束条件进行测井参数解释。本发明采用深度学习方法，诊断测井曲线与储层岩性、物性、孔隙类型、孔隙结构等之间关联性，基于岩性和沉积微相的组合划分岩石物理相，进而对岩石物理相约束下的测井参数解释，提高了解释精度。