基于目标检测的测井沉积微相划分方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于目标检测的测井沉积微相划分方法，其特征在于，包括：采用多尺度滑窗方法，遍历待检测测井伽玛曲线，截取多个待检测框；提取每个待检测框的曲线特征信息；将每个待检测框的曲线特征信息，输入到预先训练好的沉积微相分类器中，输出每个待检测框对应不同沉积微相的概率；将概率最大的沉积微相，确定为每个待检测框所属的沉积微相，并统计不同沉积微相对应的待检测框位置信息；将同一沉积微相对应待检测框具有位置重叠关系的区域进行合并处理；将不同沉积微相对应待检测框具有位置重叠关系的区域确定为新检测框，提取新检测框的曲线特征信息，结合预先统计得到的不同沉积微相的垂向相关性信息，确定新检测框所属的沉积微相。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述曲线特征信息包括：均值、幅度、相对质心和梯度信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采用随机抽样一致算法，提取测井伽玛曲线的梯度信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取对所述沉积微相分类器进行机器学习的训练样本数据；根据获取到的训练样本数据，通过机器学习训练得到所述沉积微相分类器。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，获取对所述沉积微相分类器进行机器学习的训练样本数据，包括：采集同一沉积相带内不同沉积微相对应的样本数据；对样本数量不足的沉积微相进行样本数据扩展，使得同一沉积相带内不同沉积微相对应的样本数据一致；根据扩展后的样本数据，生成对沉积微相分类器进行机器学习的训练样本数据。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对样本数量不足的沉积微相进行样本数据扩展，使得同一沉积相带内不同沉积微相对应的样本数据一致，包括：获取待扩展沉积微相的原始测井伽玛曲线；根据待扩展沉积微相的原始测井伽玛曲线，采用蒙特卡洛空间相关模拟方法产生出待扩展沉积微相的多个随机模拟曲线，其中，每个随机模拟曲线与原始测井伽玛曲线的长度一致。7.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：统计不同沉积微相在垂向上的邻近概率；根据统计结果，确定不同沉积微相的垂向相关性信息。8.一种基于目标检测的测井沉积微相划分装置，其特征在于，包括：测井伽玛曲线切割模块，用于采用多尺度滑窗方法，遍历待检测测井伽玛曲线，截取多个待检测框；特征信息提取模块，用于提取每个待检测框的曲线特征信息；沉积微相识别模块，用于将每个待检测框的曲线特征信息，输入到预先训练好的沉积微相分类器中，输出每个待检测框对应不同沉积微相的概率；
沉积微相位置信息确定模块，用于将概率最大的沉积微相，确定为每个待检测框所属的沉积微相，并统计不同沉积微相对应的待检测框位置信息；同一沉积微相重叠区域处理模块，用于将同一沉积微相对应待检测框具有位置重叠关系的区域进行合并处理；不同沉积微相重叠区域处理模块，用于将不同沉积微相对应待检测框具有位置重叠关系的区域确定为新检测框，提取新检测框的曲线特征信息，结合预先统计得到的不同沉积微相的垂向相关性信息，确定新检测框所属的沉积微相。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：机器学习模块，用于获取对所述沉积微相分类器进行机器学习的训练样本数据，并根据获取到的训练样本数据，通过机器学习训练得到所述沉积微相分类器。10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：样本数据扩展模块，用于采集同一沉积相带内不同沉积微相对应的样本数据，对样本数量不足的沉积微相进行样本数据扩展，使得同一沉积相带内不同沉积微相对应的样本数据一致，进而根据扩展后的样本数据，生成对沉积微相分类器进行机器学习的训练样本数据。11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述样本数据扩展模块还用于获取待扩展沉积微相的原始测井伽玛曲线；以及根据待扩展沉积微相的原始测井伽玛曲线，采用蒙特卡洛空间相关模拟方法产生出待扩展沉积微相的多个随机模拟曲线，其中，每个随机模拟曲线与原始测井伽玛曲线的长度一致。12.如权利要求8至11任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：沉积微相垂向相关性分析模块，用于统计不同沉积微相在垂向上的邻近概率；以及根据统计结果，确定不同沉积微相的垂向相关性信息。13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述基于目标检测的测井沉积微相划分方法。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7任一项所述基于目标检测的测井沉积微相划分方法的计算机程序。

技术总结
本发明公开了一种基于目标检测的测井沉积微相划分方法及装置，该方法包括：采用多尺度滑窗方法，遍历待检测测井伽玛曲线，截取多个待检测框；提取每个待检测框的曲线特征信息，输入到预先训练好的沉积微相分类器中，输出每个待检测框对应不同沉积微相的概率；将概率最大的沉积微相，确定为每个待检测框所属的沉积微相，并统计不同沉积微相对应的待检测框位置信息；将同一沉积微相对应待检测框具有位置重叠关系的区域进行合并处理；将不同沉积微相对应待检测框具有位置重叠关系的区域确定为新检测框，提取新检测框的曲线特征信息，结合预先统计得到的垂向相关性信息，确定新检测框所属的沉积微相。本发明能极大提高沉积微相划分的效率和准确度。划分的效率和准确度。划分的效率和准确度。


技术研发人员：洪忠 苏明军 胡光岷
受保护的技术使用者：中国石油天然气股份有限公司
技术研发日：2020.11.09
技术公布日：2022/5/10