CN114970135A - 一种砂岩比例的确定方法、***、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种砂岩比例的确定方法、***、电子设备及存储介质，方法包括：获取选定的有限砂岩数据样本，计算数据样本的特征值；获取选定的置信水平，根据特征值和置信水平计算对应的公差；根据公差计算数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。本发明通过获取有限数据样本的特征值，即可确定数据样本对应的砂岩比例的范围值，从而实现了快速高效的获取对应储层的砂岩数据，并通过利用置信区间理论，结合砂岩数据进行定量分析，从而得到真实值落在测量结果范围内的概率，对于样本与真实值之间的不确定性进行了量化，最后结合置信区间理论计算得到的砂岩比例的两个极值，减少储层地质建模中均值带来的平滑效应，大大提高了建模的可信程度。
Description
技术领域
本发明涉及储层地质建模领域，更具体地，涉及一种砂岩比例的确定方法、***、电子设备及存储介质。
背景技术
储层地质模型是综合运用钻井、岩心、地震、测外、试井、开发动态等资料，以构造地质学、储层沉积学、石油地质学和地质统计学为指导思想，将储层各种地质特征在三维空间的分布及变化定量表达出来的地质模型，所描述的储层特征包括储集体的几何形态、规模、连续性、连通性、内部结构、孔隙特征、储层物性参数的分布和夹层分布等等。
在储层地质建模中，砂岩含量也称之为砂岩百分比是大家都非常关心的一个重点，因为砂岩作为储层建模中的焦点所在，砂岩比例的大小决定着模型中储层的大小，对于后续模型的建立具有控制作用。
但是，由于钻井所获得的数据中，往往只是包含地下局部的资料，无法概括整体特征，扩大钻井密度虽然会增强地下认知，但又会导致成本加大，而在现有的砂岩比例确认方法中，通过计算得到的计算值与实际值之间的偏差大小又不尽相同，因此如何根据有限的钻井资料进行数据分析，确定合适的砂岩比例用于储层模型是我们亟待解决的问题。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种砂岩比例的确定方法、***、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术中无法根据有限的钻井资料进行数据分析，确定合适的砂岩比例用于储层模型的技术问题。
根据本发明的第一方面，提供了一种砂岩比例的确定方法，包括：
获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；
获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；
根据所述公差计算所述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
根据本发明的第二方面，提供了一种砂岩比例的确定***，包括：
特征计算模块，用于获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；
公差计算模块，用于获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；
结果计算模块，用于根据所述公差计算所述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现砂岩比例的确定方法的步骤。
根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现砂岩比例的确定方法的步骤。
本发明提供的一种砂岩比例的确认方法、***、电子设备及存储介质，通过获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；根据所述公差计算所述数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。本发明通过获取有限数据样本对应的特征值，即可确定数据样本在一定置信水平下对应的砂岩比例的范围值，从而实现了快速高效的获取对应储层的砂岩数据，并通过利用置信区间理论，结合砂岩数据进行定量分析，从而得到真实值落在测量结果范围内的概率，即给出了被测量参数测量值的可信程度，对于样本与真实值之间的不确定性进行了量化，最后结合置信区间理论计算得到的砂岩比例的两个极值，减少储层地质建模中均值带来的平滑效应，进一步与测井解释相结合，加强了地质解释，并大大提高了建模的可信程度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种砂岩比例的确认方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种砂岩比例的确认***结构图；
图3为本发明实施例提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
参照图1，图1为本发明实施例提供的一种砂岩比例的确认方法的流程图。
如图1所示，上述砂岩比例的确认方法包括以下步骤：
步骤S10：获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；
需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信及程序运行功能的计算机终端设备，例如个人电脑、手机等；也可以是具有相同或相似功能的服务器设备。本实施例及下述各实施例将以个人电脑为例进行说明。
还需理解的是，上述数据样本可以是指正式开发钻井前获取勘探井的数据，也可以是正式开发钻井过程中的测录井数据，还可以是历史钻井过程中的相关数据，本实施例对此不做限制。其中，上述样本数据可以是岩层中的砂岩比例数据，例如：参见表1，表1是5口勘探井在4个小层上的砂岩比例数据。
表1 5口井在各个小层上的砂岩比例数据
| 小层 | 井1 | 井2 | 井3 | 井4 | 井5 |
| H1 | 76.96 | 60.44 | 78.41 | 85.23 | 90.91 |
| H2 | 65.13 | 62.33 | 83.25 | 91.33 | 80.36 |
| H3 | 60.35 | 63.72 | 87.26 | 79.26 | 56.13 |
| H4 | 92.19 | 60.23 | 74.62 | 81.02 | 73.16 |
可以理解的是，上述选定的有限数据样本可以是用户手动选择的，也可以是程序根据一定的规则自动筛选的，上述规则可以是用户提前设定好的，本实施例对此不做限制。
应理解的是，上述数据样本可以是存储在本地和/或服务器端的数据库中的数据样本，也可是通过第三方接口获取的数据样本，还可以是用户手动输入的数据样本，本实施例对此不做限制。
还需理解的是，上述有限数据样本可以是在已有的样本数据中选择具有显著性水平的平均值所需要的少量的数据样本；上述数据样本可以是同一区域中的岩相比例数据样本，也可以是具有相同和/或相似岩层结构情况下不同区域的岩相比例数据样本，本实施例对此不做限制。上述显著性水平是指估计总体参数落在某一区间内，可能犯错的几率。
在具体实现中，通过获取少量的砂岩数据样本，以此计算上述少量的砂岩数据样本中的特征值。
步骤S20：获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；
需要理解的是，上述置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率；上述区间是指置信区间，上述置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间，在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。
可以理解的是，上述选定的置信水平可以是用户手动输入的，也可以是通过第三方接口获取的，也可以是***根据用户需求自动筛选的，上述置信水平可以是90％、95％等，本实施例对此不做限制。
在具体实现中，通过获取选定的置信水平，然后根据上述样本的特征值和上述置信水平，计算获取上述样本的公差值。
步骤S30：根据所述公差计算所述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
需要理解的是，上述砂岩比例的悲观值和乐观值指的是在上述样本对应区域的岩层中砂岩比例的最小估计值和最大估计值。
在具体实现中，根据上述数据样本的公差，计算对应的岩层的砂岩比例的最小估计值和最大估计值，然后根据上述砂岩比的最大估计值和最小估计值来优化储层地质模型。
本发明实施例对于储层地质建模过程中砂岩比例的确认，通过获取选定的有限砂岩数据样本，计算上述有限砂岩数据样本的特征值；获取选定的置信水平，根据上述特征值和上述置信水平计算对应的公差；再根据上述公差计算上述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。本发明通过根据选定的置信水平和样本的特征值，计算得到对应置信水平下的公差值，再根据公差值计算上述样本对于层岩的砂岩比的悲观值和乐观值，从而实现了利用置信区间理论结合砂岩数据进行定量分析，进而给出真实值落在测量结果范围内的概率，即给出了被测量参数测量值的可信程度，对于样本与真实值之间的“不确定性”进行了量化，最后结合置信区间理论计算得到的砂岩比例的两个极值，减少储层地质建模中均值带来的平滑效应，进一步与测井解释相结合，加强了地质解释，并大大提高了建模的可信程度，避免了主观判断造成的错误，从而最大限度减少认知偏差，提高后续建模的可靠性，降低开发风险。
在一种可能的实施例方式中，所述特征值包括样本数、均值和标准偏差，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差，包括：
步骤S201：根据选定的所述置信水平获取所述置信水平对应的τ统计量；
需要说明的是，上述特征值可以是同一岩层下不同探井中的砂岩比例计算得到的，例如：样本的数量、样本中砂岩比例的平均值、样本中砂岩比例的标准偏差；参照上述表1，其中H1层样本，样本的数量为5、样本中砂岩比例的平均值为78.3900、样本中砂岩比例的标准偏差为11.4868。
在具体实现中，根据选定的置信水平查表获取上述置信水平对应的τ值，例如：在一个样本数据中，样本的数量为5，选定的置信水平是95％时，样本的数量为5时对应的自由度为样本数量减一，所以对应的自由度为4，我们根据查表可以得到对应的τ值近似取2.78；在另外一个样本数据中，当样本数量为50，选定的置信水平是95％时，我们根据查表可以得到对应的τ值近似取1.96。
步骤S202：根据所述样本数、所述均值、所述标准偏差和所述τ统计量计算所述公差。
在具体实现中，根据已有样本数据的条件下，即可根据上述已有样本数据的均值、标准偏差以及选定置信水平下的τ统计量计算上述样本数据的公差。
本发明实施例通过简单的岩相比例数据就可以快速确定砂岩样本数据的公差值，从而确定砂岩比例的数据范围，进而能实现快速高效的为储层地质不确定性建模提供合理的参数范围，量化了“不确定性”。
在一种可能的实施例方式中，所述公差为：
其中，n是选定的有限样本个数，S是样本的标准偏差(由方差的无偏估计量开方所得)，
是样本计算的平均砂岩百分比的均值，τ是选定置信水平下在双侧置信区间中的置信水平对应的τ统计量。
为了便于理解，上述公式的原理可以是：
假设砂岩比例服从正态分布，样本数据是来自正态总体N(μ，σ2)的一个样本，其中，N是正态分布，μ是期望值，σ是标准差，σ2是方差。
假设n为样本数，样本均值则为
样本方差为
则有
服从标准正态分布N(0，1)，
服从卡方分布χ2(n-1)，
和S2相互独立，根据t分布定义可知：
为了更好的描述区间长度，使用
其中p％是公差的百分比，即用均值和公差百分比的积刻画样本均值和总体均值的差，t分布关于Y轴对称。
则有：
变换可得：
其中，τ为t分布中固定置信水平下对应的值，当n小于45时，查t分布分位数表n-1对应的值。当n大于45时，可以根据置信水平查标准正态分布分位数表对应的值近似。
在一种可能的实施例方式中，τ统计量为：
在所述选定的样本数大于等于45时，所述τ统计量近似于标准正态分布：
τ1-α≈φ1-α/2；
在所述选定的样本数小于45时，所述τ统计量满足t分布：
T1-α＝t1-α/2(n-1)；
其中，1-α是选定的置信水平，1-α/2是选定置信水平下在双侧置信区间中对应的置信水平，φ是正态分布，t是t分布，n-1是选定的样本个数对应的自由度。
在具体实现中，假设选定的置信水平是95％，选定的样本数量为5个，由于选定样本数量小于45，可通过直接查t分布分位数表，根据双侧置信区间，找到t分布对应的τ值，其中，τ0.975(4)＝2.7764，τ统计量近似取2.78，即：
其中，如需要计算其他置信水平下的公差p，只需要查表得出对应置信水平下的τ值，代入公式中替换即可得到。
在一种可能的实施例方式中，上述砂岩比例的悲观值为：
上述砂岩比例的乐观值为：
其中，
是样本计算的平均砂岩百分比的均值，p是置信区间对应的公差。
需要说明的是，上述悲观值可以是上述有限砂岩样本中砂岩比例可能出现的最小值情况，上述乐观值可以是上述有限砂岩样本中砂岩比例可能出现的最大值情况，上述最小值和最大值可用于储层地质建模中减少砂岩比例的均值带来的平滑效应影响，并且上述最大值、最小值和均值可以为建模参数中的不确定性提供一个估计范围，为后续储层不确定性建模提供合理的参数范围，进而量化了建模过程中的不确定性。
在具体实现中，假设选定的置信水平为95％，参见表2，表2是95％置信水平下，对应表1中不同岩层的砂岩百分比的悲观估计值、井平均值和乐观估计值。
表2H1-H4各小层上砂岩相百分比的乐观值、悲观值
本发明实施例通过简单的岩相比例数据就可以快速确定砂岩样本数据的公差值，从而确定砂岩比例的数据范围，进而能实现快速高效的为储层地质不确定性建模提供合理的参数范围，量化了“不确定性”，并且给出的估计区间可以在地质的砂岩比例评估中有更大把握确定真实值在给定的区间内，由于加入了可能出现的偏差，使得计算结果更加可信，也更加具有实用价值。并且通过上述砂岩比例的悲观值、乐观值和均值与测井解释相结合，对于加强地质解释，提高建模效果具有实际意义。
在一种可能的实施例方式中，上述特征值还包括变异***数：
其中，S是样本的标准偏差，
是样本计算的平均砂岩百分比的均值。
在具体实现中，上述变异系数可以用作与上述均值和乐观值、悲观值共同用作于上述各数据样本之间比较的参考。从而进一步避免在岩层砂岩比例估算中均值带来的平滑效应，并且给出了客观合理的岩相比例范围，加强了对边缘值的掌握，避免了主观判断造成的错误，从而最大限度减少认知偏差，提高后续建模的可靠性，降低开发风险。
请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种砂岩比例的确认***结构图，如图2所示，一种砂岩比例的确认***，包括特征计算模块100、公差计算模块200、结果计算模块300，其中：
特征计算模块100，用于获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；
公差计算模块200，用于获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；
结果计算模块300，用于根据所述公差计算所述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
可以理解的是，本发明实施例提供的砂岩比例的确认***与前述各实施例提供的砂岩比例的确认方法相对应，砂岩比例的确认***的相关技术特征可参考前述各实施例的砂岩比例的确认方法的相关特征，在此不再赘述。
请参阅图3，图3为本发明实施例提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图。如图3所示，本申请实施例提了一种电子设备，包括存储器410、处理器420及存储在存储器420上并可在处理器420上运行的计算机程序411，处理器420执行计算机程序411时实现以下步骤：获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；根据所述公差计算所述数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。如图4所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质500，其上存储有计算机程序511，该计算机程序511被处理器执行时实现如下步骤：获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；根据所述公差计算所述数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
需要说明的是，在所述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种砂岩比例的确定方法，其特征在于，包括：
获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；
获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；
根据所述公差计算所述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
2.根据权利要求1所述的砂岩比例的确定方法，其特征在于，所述特征值包括样本数、均值和标准偏差，所述根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差，包括：
根据选定的所述置信水平获取所述置信水平对应的τ统计量；
根据所述样本数、所述均值、所述标准偏差和所述τ统计量计算所述公差。
3.根据权利要求2所述的砂岩比例的确定方法，其特征在于，所述公差为：
其中，n是选定的样本个数，S是样本的标准偏差(由方差的无偏估计量开方所得)，
是样本计算的平均砂岩百分比的均值，τ是置信水平在双侧置信区间中的置信水平对应的τ统计量。
4.根据权利要求3所述的砂岩比例的确定方法，其特征在于，所述τ统计量为：
在所述选定的样本数大于等于45时，所述τ统计量近似于标准正态分布：
τ1-α≈φ1-α/2；
在所述选定的样本数小于45时，所述τ统计量满足t分布：
τ1-α＝t1-α/2(n-1)；
其中，1-α是选定的置信水平，1-α/2是选定置信水平下在双侧置信区间中对应的置信水平，φ是正态分布，t是t分布，n-1是选定的样本个数对应的自由度。
5.根据权利要求1所述的砂岩比例的确定方法，其特征在于，所述特征值还包括变异系数：
其中，S是样本的标准偏差，
是样本计算的平均砂岩百分比的均值。
6.根据权利要求1所述的砂岩比例的确定方法，其特征在于，所述砂岩比例的悲观值为：
所述砂岩比例的乐观值为：
其中，
是样本计算的平均砂岩百分比的均值，p是置信区间对应的公差。
7.一种砂岩比例的确定***，其特征在于，包括：
特征计算模块，用于获取选定的有限砂岩数据样本，计算所述有限砂岩数据样本的特征值；
公差计算模块，用于获取选定的置信水平，根据所述特征值和所述置信水平计算对应的公差；
结果计算模块，用于根据所述公差计算所述有限砂岩数据样本对应的砂岩比例的悲观值和乐观值。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-6任一项所述的砂岩比例的确定方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的砂岩比例的确定方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116911072A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-20 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 透镜体分布占比的确定方法、装置、计算机设备及介质 |
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2022
- 2022-05-19 CN CN202210553136.XA patent/CN114970135A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116911072A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-20 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 透镜体分布占比的确定方法、装置、计算机设备及介质 |
| CN116911072B (zh) * | 2023-09-07 | 2024-01-26 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 透镜体分布占比的确定方法、装置、计算机设备及介质 |
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