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申请/专利权人:西南石油大学
摘要:本发明公开一种利用GMM优化Eaton法预测孔隙压力的方法。本发明基于预处理后的声波时差散点图,首先预估需要划分的簇数,然后将预处理后的声波时差和预估的簇数输入到GMM高斯混合聚类算法模型,并聚类出声波时差中各簇的元素。其中,GMM模型的参数通过利用EM期望最大化法不断迭代E‑step和M‑step使算法参数趋于稳定,获得最优高斯混合聚类模型。此外,利用PSO粒子群算法获得每簇声波时差压实理论的参数,以聚类出的每簇元素为依据,优选出理论声波时差;随后,将实测声波时差和理论声波时差代入Eaton法,并以最小二乘法以实测孔隙压力为依据优化Eaton指数。最终,基于优化后的计算模型输出全井段孔隙压力。该方法可较准确算出各地层井段孔隙压力。
主权项:1.一种利用GMM优化Eaton法预测孔隙压力的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、对测井资料中的声波时差进行预处理,并排除其中空值和异常值;步骤2、绘制预处理后声波时差的散点图,依据散点图预估需要聚类的簇数;步骤3、基于预处理后的声波时差,利用EM期望最大化法不断迭代E-step和M-step使GMM参数趋于稳定,以获得最优GMM模型;步骤4、将预处理后的声波时差和步骤2中预估的簇数输入到步骤3中优化后的GMM模型,聚类出声波时差中各簇的元素;步骤5、利用PSO获得每簇声波时差压实理论的参数,以步骤4中聚类出的每簇元素为依据,优选出理论声波时差;步骤6、将实测声波时差和步骤5中的理论声波时差代入Eaton法,并以最小二乘法以实测孔隙压力为依据优化Eaton指数;步骤7、基于步骤5、6优化后的计算模型输出全井段孔隙压力。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 西南石油大学 一种利用GMM优化Eaton法预测孔隙压力的方法
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