【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于岩石力学领域，特别涉及一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法。
技术介绍
1、琼东南盆地基底主要为印支期与燕山期花岗岩潜山(年龄：65ma)。琼东南盆地花岗岩潜山的形成与演化受到印支期、燕山期和喜马拉雅期多期构造运动影响，为其潜山风化壳和内部裂缝型储层的形成提供了良好的条件。琼东南潜山划分为南部潜山带、中部潜山带和北部潜山带3个潜山带。总体上，从南部潜山带到北部潜山带，埋藏深度、埋藏时间及现今海水深度都在减小，潜山发育部位在升高。
2、目前国内外对于砂泥岩地层的超压研究已逐渐趋于成熟，近年在莺琼盆地实施地层压力监测已具备初步的基于压力成因进行地层压力监测的手段，在常规岩性、常见压力成因(欠压实、流体膨胀、压力传导等)的地层中压力监测精度较高。然而，近年来基岩潜山逐渐成为勘探开发的热点领域之一，对于琼东南盆地基岩潜山特殊岩性地层压力的评价技术手段较为有限，严重制约了地层压力的评价精度。
3、目前，主要采用电测声波和录井dc指数进行潜山地层超压的评价，但是这两个参数不能精确指示潜山地层超压，主要原因为：1)潜山地层骨架致密，声波速度大小主要取决于岩石骨架和裂缝发育程度，孔隙流体超压对声波速度影响较小，采用电测声波无法有效指示超压；2)录井dc、sigma指数主要用于沉积岩欠压实成因超压的现场定量监测，但是在基岩地层中发现可指示超压的存在，存在一些问题，即录井参数变化的机理不明确，定量评价的结果精度较差。因此本专利技术提出一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法，综合考虑钻头与潜山地
技术实现思路
1、一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2、s1：采集多口井的测-录井数据，测井参数主要包括声波时差、密度，录井参数主要包括gr、电阻率、钻速、钻柱转速、mse、dc指数、钻头横向功、钻头纵向功、钻井液循环当量密度(ecd)、上覆岩层压力当量密度(obg)。
3、s2：基于dc指数、钻井效率-机械比能监测、气测辅助判断、实测测压数据等，模拟实际地层压力。
4、s3：绘制测井数据与地层压力值之间的交汇图，利用一元线性回归方法，得到地层压力值与测井数据之间的一元拟合方程。
5、s4：绘制测井数据、录井数据与地层压力值之间的交汇图，利用二元线性回归方法得到地层压力值与测-录井参数之间的二元拟合方程。
6、s5：综合地层压力值与测-录井参数之间的二元拟合方程，建立基于测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型。
7、s6：基于测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型，计算地层压力,包括pp→den&dc、pp→den&mse、pp→vp&dc、pp→vp&mse。
8、s7：对s6得到的新地层压力，利用程序进行综合修正得到pp-修正。
9、s8：基于收集的测-录井数据和pp-修正数据，建立每口井的测-录井参数热力图，得到测录井参数与地层压力之间的相关性大小。
10、s9：基于热力图展示的结果，利用代码删除存在强相关性的两个参数的其中之一，得到消元后的测录井参数数据集。
11、s10：基于消元后得到的数据集，利用机器学习算法上进行数据训练，建立基于测录井多元数据耦合的地层压力计算模型。所述机器学习算法是随机森林法、多元线性回归法、决策树法、支持向量机法。
12、在所述的s5中，其特征在于所述的基于测录井二元数据耦合的地层压力计算新方法的模型为：
13、pp＝m×vp+n×录井参数(dc、siga、mse、纵向功、横向功)+o
14、pp＝j×den+k×录井参数(dc、siga、mse、纵向功、横向功)+l
15、式中：m、n、o、j、k、l为系数，需分区块进行确定。
16、在所述的s6中，所述的pp→den&dc是指采用测井密度和录井参数dc指数，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的pp→den&mse是指采用测井密度和录井参数mse，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的pp→vp&dc是指采用测井参数声波时差和录井参数dc指数，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的pp→vp&mse是指采用测井参数声波时差和录井参数mse，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力。
17、在所述的s7中，首先识别并删除异常值，再检查数据集利用detect outliers方法对存在空值和nan值的行进行删除。再综合几个新的地层压力结果，得到pp-修正。
18、在所述的s8中，所述的热力图展示结果主要通过颜色来区分相关性大小，颜色越重相关系数越大。
19、在所述的s9中，利用代码删除相关性(绝对值)在0.9以上的属性。
20、在所述的s10中，综合热力图和机器学习算法得到的结果，选出效果最好(预测相关系数最高)的模型。
21、本专利技术因而提供一种基于机器学习的测录井多元数据耦合的地层压力计算的系统，其特征在于，其包括用于执行如权利要求1至8任一项所述的方法中s2至s10步骤的模块，具体地，包括数据录入模块，用于录入来自s1步骤的数据；数据处理模块，用以执行s2至s10步骤中的数据计算(具体地，包括二元数据拟合模块，用以执行s2至s6步骤中的数据计算；pp-修正模块，用以执行s7至s9步骤中的数据修正及强相关性消元；多元数据耦合模块，用以输出s10步骤得到的数据耦合模型)；以及结果输出模块，用以输出数据处理模块得到的结果。上述可以通过计算语言编程得到相关的计算机程序来实现。
22、优选地，其中多元数据耦合模块中基于随机森林法多元数据耦合地层压力计算模块的计算机程序如下：
23、
24、任选地，还包括结果显示模块，如通过屏幕或远程终端显示等。
25、与现有技术相比，本专利技术具有如下优势：本专利技术公开了一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法，充分利用测录井数据，通过多元数据拟合模块建立基于测井-录井多元数据耦合数据的地层压力计算模型，利用测井数据评价消除裂缝发育程度对破岩效率的影响，进一步，根据录井数据分析综合考虑钻头与潜山地层的相互作用，构建了能够有效表征潜山地层超压的录井数据体。本专利技术公开的一种基于机器学习的多元数据耦合地层压力计算方法，通过pp-修正模块，综合热力图分析结果，消除强相关性参数的影响，以简化数据模型，具有更高的适用性。本专利技术方法综合考虑钻头与潜山地层的相互作用，建立了监测潜山地层压力的新方法，可实现潜山超压的定量评价。
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1.一种基于机器学习的测录井多元数据耦合的地层压力计算的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的S5中，所述的基于测录井二元数据耦合的地层压力计算模型为：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的S6中，所述的PP→DEN&Dc是指采用测井密度和录井参数Dc指数，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的PP→DEN&MSE是指采用测井密度和录井参数MSE，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的PP→VP&Dc是指采用测井参数声波时差和录井参数Dc指数，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的PP→VP&MSE是指采用测井参数声波时差和录井参数MSE，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的S7中，首先识别并删除异常值，再检查数据集利用detect outliers方法对存在空值和NaN值的行进行删除。再综合几
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的S8中，所述的热力图展示结果主要通过颜色来区分相关性大小，颜色越重相关系数越大。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的S9中，利用代码删除具有强相关性属性(相关系数的绝对值在0.9以上)的参数。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的S10中，其特征在于，所述的机器学习算法主要有随机森林法。
8.一种基于机器学习的测录井多元数据耦合的地层压力计算的系统，其特征在于，其包括用于执行如权利要求1至8任一项所述的方法中S2至S10步骤的模块，具体地，包括数据录入模块，用于录入来自S1步骤的数据；数据处理模块，用以执行S2至S10步骤中的数据计算(具体地，包括二元数据拟合模块，用以执行S2至S6步骤中的数据计算；pp-修正模块，用以执行S7至S9步骤中的数据修正及强相关性消元；多元数据耦合模块，用以输出S10步骤得到的数据耦合模型)；以及结果输出模块，用以输出数据处理模块得到的结果；
9.如权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括结果显示模块。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的测录井多元数据耦合的地层压力计算的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的s5中，所述的基于测录井二元数据耦合的地层压力计算模型为：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的s6中，所述的pp→den&dc是指采用测井密度和录井参数dc指数，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的pp→den&mse是指采用测井密度和录井参数mse，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的pp→vp&dc是指采用测井参数声波时差和录井参数dc指数，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力；所述的pp→vp&mse是指采用测井参数声波时差和录井参数mse，利用测井-录井二元耦合数据的地层压力计算模型计算的新地层压力。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述的s7中，首先识别并删除异常值，再检查数据集利用detect outliers方法对存在空值和nan值的行进行删除。再综合几个新的地层压...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭书生，吴克强，徐长敏，陈现军，伍毅，
申请(专利权)人：中海石油中国有限公司海南分公司，
类型：发明
国别省市：
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