儲層滲透率確定方法及設備的制造方法

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儲層滲透率確定方法及設備的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種儲層滲透率確定方法及設備，屬于石油測井資料解釋領域，所述方法包括：確定儲層滲透率模型和模型系數的取值范圍；確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有個體集合記作自適應差分進化算法中的初始種群；確定適應度值模型；獲取樣本數據；確定每個個體的適應度值；確定目標儲層滲透率模型系數；確定目標儲層滲透率模型；根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。本發(fā)明解決了儲層滲透率的準確度較低，且計算效率較低的問題，實現了提高儲層滲透率的準確度和計算效率的效果，用于確定儲層滲透率。
【專利說明】
儲層滲透率確定方法及設備
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及石油測井資料解釋領域，特別設及一種儲層滲透率確定方法及設備。
【背景技術】
[0002] 儲層滲透率是儲層研究的重要參數之一，儲層滲透率是衡量在一定的壓差下，巖石本身允許流體通過的能力的參數。確定儲層滲透率是建立油氣藏地質模型，估算油氣儲量，確定開發(fā)方案的基礎，實際應用中，主要通過儲層滲透率模型來確定儲層滲透率，由于儲層滲透率中包含有可調整的模型系數，因此，為了確定儲層滲透率，需要有效確定儲層滲透率模型中的模型系數。
[0003] 現有技術中，在確定儲層滲透率的過程中，要求不同區(qū)域的儲層滲透率模型中的模型系數不同，當確定一個區(qū)域的儲層滲透率時，工作人員需要對儲層滲透率模型中的模型系數重新進行調整，確定該區(qū)域對應的模型系數，然后再確定儲層滲透率模型，最后根據輸入的新的滲透率模型參數值與儲層滲透率模型，確定新的滲透率值。
[0004] 但是，工作人員一般都是根據工作經驗來對儲層滲透率模型中的模型系數重新進行反反復復地調整，運種模型系數的確定方法會影響計算儲層滲透率的準確度，同時會延長計算儲層滲透率的時間，因此，儲層滲透率的準確度較低，且計算效率較低。

【發(fā)明內容】

[0005] 為了解決儲層滲透率的準確度較低，且計算效率較低的問題，本發(fā)明提供了一種儲層滲透率確定方法及設備。所述技術方案如下：
[0006] 第一方面，提供了一種儲層滲透率確定方法，所述方法包括：
[0007] 確定儲層滲透率模型和所述儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍；
[0008] 確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個所述儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有所述個體的集合記作所述自適應差分進化算法中的初始種群；
[0009] 確定適應度值模型，所述適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán)境的適應程度；
[0010] 獲取樣本數據，所述樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值；
[0011] 根據所述儲層滲透率模型、所述適應度值模型和所述樣本數據確定每個所述個體的適應度值；
[0012] 根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過所述自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數；
[0013] 根據所述目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型；
[0014] 根據所述目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。
[0015] 可選的，在所述確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型之前，所述方法還包括：
[0016] 確定初始化參數，所述初始化參數包括所述自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。
[0017] 可選的，所述樣本數據包括建模樣本數據，所述根據所述儲層滲透率模型、所述適應度值模型和所述樣本數據確定每個所述個體的適應度值，包括：
[0018] 將所述建模樣本數據中的滲透率模型參數值代入所述儲層滲透率模型中，得到所述儲層滲透率模型的計算值；
[0019] 根據所述建模樣本數據的巖忍分析滲透率值和所述儲層滲透率模型的計算值，通過所述適應度值模型確定每個所述個體的適應度值。
[0020] 可選的，所述根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，包括：
[0021] 將所述初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據所述自適應差分進化算法執(zhí) 行進化過程，所述進化過程包括：
[0022] 根據所述比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體，
[0023] 根據所述變異個體和所述交叉概率因子對所述目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體，
[0024] 根據所述新個體對所述目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體；
[00巧]將所述優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次所述進化過程，P =最大進化代數-1 ;
[00%] 將P次所述進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的模型系數作為所述目標儲層滲透率模型系數。
[0027] 可選的，所述樣本數據還包括檢驗樣本數據，在所述根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數之后，所述方法還包括：
[0028] 根據所述檢驗樣本數據對由所述目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗；
[0029] 當由所述目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出所述目標儲層滲透率模型系數。
[0030] 可選的，所述滲透率模型參數包括孔隙度和束縛水飽和度。
[0031] 第二方面，提供了一種儲層滲透率確定設備，所述儲層滲透率確定設備包括：
[0032] 第一確定單元，用于確定儲層滲透率模型和所述儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍；
[0033] 第二確定單元，用于確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個所述儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有所述個體的集合記作所述自適應差分進化算法中的初始種群；
[0034] 第Ξ確定單元，用于確定適應度值模型，所述適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán)境的適應程度；
[0035] 獲取單元，用于獲取樣本數據，所述樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值；
[0036] 第四確定單元，用于根據所述儲層滲透率模型、所述適應度值模型和所述樣本數據確定每個所述個體的適應度值；
[0037] 第五確定單元，用于根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數；
[0038] 第六確定單元，用于根據所述目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型；
[0039] 滲透率確定單元，用于根據所述目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。
[0040] 可選的，所述儲層滲透率確定設備還包括：
[0041] 初始化參數確定單元，用于確定初始化參數，所述初始化參數包括所述自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。
[0042] 可選的，所述樣本數據包括建模樣本數據，所述第四確定單元，包括：
[0043] 代入模塊，用于將所述建模樣本數據中的滲透率模型參數值代入所述儲層滲透率模型中，得到所述儲層滲透率模型的計算值；
[0044] 確定模塊，用于根據所述建模樣本數據的巖忍分析滲透率值和所述儲層滲透率模型的計算值，通過所述適應度值模型確定每個所述個體的適應度值。
[0045] 可選的，所述第五確定單元，包括：
[0046] 進化模塊，用于將所述初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據所述自適應差分進化算法執(zhí)行進化過程，所述進化過程包括：
[0047] 根據所述比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體，
[0048] 根據所述變異個體和所述交叉概率因子對所述目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體，
[0049] 根據所述新個體對所述目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體；
[0050] 將所述優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次所述進化過程，P =最大進化代數-1;
[0051] 將P次所述進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的模型系數作為所述目標儲層滲透率模型系數。
[0052] 可選的，所述樣本數據還包括檢驗樣本數據，所述儲層滲透率確定設備還包括：
[0053] 檢驗單元，用于根據所述檢驗樣本數據對由所述目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗；
[0054] 輸出單元，用于當由所述滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出所述目標儲層滲透率模型系數。陽化5] 可選的，所述滲透率模型參數包括孔隙度和束縛水飽和度。
[0056] 本發(fā)明提供了一種儲層滲透率確定方法及設備，將儲層滲透率模型的模型系數記作差分進化算法中的個體，根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定計算每個個體的適應度值，再通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，進而確定目標儲層滲透率模型，最后根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值即可確定新的滲透率值。相較于現有的儲層滲透率確定方法，無需工作人員根據工作經驗對模型系數進行反復調整，因此，提高了儲層滲透率的準確度和計算效率。
【附圖說明】
[0057] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W根據運些附圖獲得其他的附圖。
[0058] 圖1是本發(fā)明實施例提供的一種儲層滲透率確定方法的流程圖；
[0059] 圖2是本發(fā)明實施例提供的一種儲層滲透率確定方法的具體方法流程圖；
[0060] 圖3是本發(fā)明實施例提供的一種確定每個個體的適應度值方法的流程圖；
[0061] 圖4是本發(fā)明實施例提供的一種進化過程的流程圖；
[0062] 圖5是本發(fā)明實施例提供的一種獲取第一代種群的優(yōu)勝個體方法的流程圖；
[0063] 圖6是本發(fā)明實施例提供的一種儲層滲透率確定設備的結構示意圖；
[0064] 圖7是本發(fā)明實施例提供的一種儲層滲透率確定設備的具體結構示意圖；
[0065] 圖8是本發(fā)明實施例提供的一種儲層滲透率確定設備的第四確定單元的結構示意圖；
[0066] 圖9是本發(fā)明實施例提供的一種儲層滲透率確定設備的第五確定單元的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0067] 為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。
[0068] 差分進化算法是一種群體進化的自組織最小化方法，差分進化的個體是模擬生物進化中的關鍵因素，每個個體對應實際應用中的一組解，所有個體的集合為種群，通過對種群執(zhí)行若干次進化過程，獲取最佳個體，即最優(yōu)解。假設執(zhí)行一次進化過程，那么通過對種群執(zhí)行進化過程后就可W得到下一代種群，然后從下一代種群中獲取最佳個體。具體的，每一次進化過程通過兩個隨機選擇的不同個體來干擾現有的目標個體，種群中的每個個體都要進行干擾，如果干擾后的新個體的適應度值比該目標個體的適應度值大，則新個體將取代該目標個體。差分進化算法將種群中隨機選擇的兩個個體之間的加權差向量加到目標個體上產生變異個體的操作稱為"變異"操作；將變異個體與目標個體按照一定的規(guī)則產生新個體的操作稱為"交叉"操作；如果新個體的適應度值比目標個體的適應度值大，則新個體就在下一代中代替目標個體，該操作稱為"選擇"操作，且種群中任意一個個體都被執(zhí)行運 Ξ個操作。
[0069] 本發(fā)明實施例提供一種儲層滲透率確定方法，如圖1所示，該方法可W包括：
[0070] 步驟101、確定儲層滲透率模型和儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍。
[0071] 步驟102、確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有個體的集合記作自適應差分進化算法中的初始種群。
[0072] 步驟103、確定適應度值模型，該適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán)境的適應程度。
[0073] 步驟104、獲取樣本數據，該樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。
[0074] 步驟105、根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定每個個體的適應度值。
[00巧]步驟106、根據初始種群和每個個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數。
[0076] 步驟107、根據目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型。
[0077] 步驟108、根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。
[0078] 綜上所述，本發(fā)明實施例提供的儲層滲透率確定方法，將儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定計算每個個體的適應度值，再通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，進而確定目標儲層滲透率模型，最后根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值即可確定新的滲透率值。相較于現有的儲層滲透率確定方法，無需工作人員根據工作經驗對模型系數進行反復調整，因此，提高了儲層滲透率的準確度和計算效率。陽079] 進一步的，在步驟102之前，該方法還可W包括：確定初始化參數，該初始化參數包括自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。
[0080] 步驟104中的樣本數據包括建模樣本數據和檢驗樣本數據，則步驟105可W包括：將建模樣本數據中的滲透率模型參數值代入儲層滲透率模型中，得到儲層滲透率模型的計算值；根據建模樣本數據中的巖忍分析滲透率值和儲層滲透率模型的計算值，通過適應度值模型確定每個個體的適應度值。
[0081] 進一步的，步驟106可W包括：將初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據自適應差分進化算法執(zhí)行進化過程，該進化過程包括：根據比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體，根據變異個體和交叉概率因子對目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體，根據新個體對目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體，將優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P 次進化過程，P=最大進化代數-1 ;將P次進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的模型系數作為目標儲層滲透率模型系數。
[0082] 可選的，樣本數據還包括檢驗樣本數據，在步驟106之后，該方法還可W包括：根據檢驗樣本數據對由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗；當由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出目標儲層滲透率模型系數。
[0083] 可選的，滲透率模型參數可W包括：孔隙度和束縛水飽和度。
[0084] 需要說明的是，滲透率模型參數為儲層滲透率模型的自變量。在實際應用中，滲透率模型參數可W根據儲層滲透率模型的具體形式來確定。
[00化]綜上所述，本發(fā)明實施例提供的儲層滲透率確定方法，將儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定計算每個個體的適應度值，再通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，進而確定目標儲層滲透率模型，最后根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值即可確定新的滲透率值。相較于現有的儲層滲透率確定方法，無需工作人員根據工作經驗對模型系數進行反復調整，因此，提高了儲層滲透率的準確度和計算效率。
[0086] 本發(fā)明實施例提供一種儲層滲透率確定方法的具體方法，如圖2所示，該方法可 w包括：
[0087] 步驟201、確定儲層滲透率模型和儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍。執(zhí)行步驟 202。
[0088] 儲層滲透率模型具體可W根據應用需求來確定。儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍可W通過人為經驗來確定。示例的，儲層滲透率模型可W為
其中，F00表示儲層滲透率值，Xi表示孔隙度，X 2表示束縛水飽和度，X 1和X2都為百分數，P 1 和P2為儲層滲透率模型的模型系數，Pi的取值范圍為（1*104，100*104)，P2的取值范圍為 (1，10)。需要說明的是，本發(fā)明實施例中的*表示乘號。
[0089] 步驟202、確定初始化參數。執(zhí)行步驟203。
[0090] 該初始化參數包括自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。初始化參數是后續(xù)進行自適應差分進化算法的基礎，種群的大小指的是所有個體的總數量；最大進化代數指的是自適應差分進化算法中對種群進行優(yōu)化的次數，也就是種群的代數；比例因子用于在執(zhí)行變異操作時，調節(jié)個體差異的步長幅值，W避免進化過程的停滯，比例因子取值一般在[0.4,1]的區(qū)間中；交叉概率因子用于在執(zhí)行交叉操作時，生成新個體的執(zhí)行條件。交叉概率因子取值一般在[0，1]的區(qū)間中。
[0091] 步驟203、確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型。執(zhí)行步驟204。
[0092] 儲層滲透率模型包括影響滲透率計算的滲透率模型參數和模型系數，每個儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有個體的集合記作自適應差分進化算法中的初始種群。
[0093] 示例的，滲透率模型參數是采集到的數據，可W包括孔隙度和束縛水飽和度，而模型系數是通過調整得到的數據，合適的模型系數可W更好地計算儲層滲透率。
[0094] 進一步的，步驟203具體可W包括：
[00巧]1)根據儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍，隨機生成多組不同的模型系數，將每組模型系數記作自適應差分進化算法中的一個個體。
[0096] 假設儲層滲透率模型包括D個模型系數，分別是Pi，P2,…，Pd，隨機生成的第一組模型系數為Pl= (Pl,l，P2,l，···，P.j,l，···，Pd,i)，隨機生成的第二組模型系數為P2=任1,2，口2,2，'''，口12，'''，？。,2)，隨機隨機生成的第1組模型系數為1^=任1,1，口2,1，'''，口11，···， Pd, 1)，將每組模型系數記作差分進化算法中的一個個體。
[0097] 示例的，儲層滲透率模型關
其中，模型系數Pi的取值范圍為 (1*1〇4,1〇〇*1〇4)，模型系數P2的取值范圍為（1，10)，那么隨機生成的一組模型系數可W為 (25*1〇4,6)，也可 W為（26*104,6. 2)等。
[0098] 2)根據隨機生成的多組不同的模型系數，確定初始種群NP。
[0099] 假如隨機生成了 N組模型系數即N個個體，分別是Pi，P2,…韋，···，？,，則該N個個體的集合可W記作自適應差分進化算法中的初始種群NP，NP =任1，P2，…，Pi，…，PJ。陽100] 3)根據多組不同的模型系數確定多個儲層滲透率模型。陽101] 多個儲層滲透率模型實際上指的是同一個儲層滲透率模型，只是該儲層滲透率模型的模型系數不同。
[0102] 示例的，儲層滲透率模型為：
當隨機生成的模型系數Pi和P2為 (25*104,6)時，則有
當隨機生成的模型系數Pi和P2為（26*104,6. 2) 時，則韋
陽103] 步驟204、確定適應度值模型。執(zhí)行步驟205。
[0104] 該適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán)境的適應程度。通過適應度值模型來判斷每個個體對環(huán)境的適應程度，根據每個個體對環(huán)境的適應程度來決定是保留還是淘汰種群中的某個個體。
[0105] 需要說明的是，判斷不同個體對環(huán)境的適應程度的方法很多，本發(fā)明實施例對適應度值模型不作限定。陽106] 步驟205、獲取樣本數據。執(zhí)行步驟206。
[0107] 樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。計算每個個體的適應度值，執(zhí)行自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，及對確定的目標儲層滲透率模型系數進行最優(yōu)模型系數檢驗，都需要待測區(qū)域的測井樣本數據，該樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。其中，滲透率模型參數為儲層滲透率模型的自變量，示例的，可W包括孔隙度和束縛水飽和度，巖忍分析滲透率值則為該待測區(qū)域對應的巖屯、分析滲透率數據。獲取到的樣本數據可W分成兩部分，一部分為用于確定目標儲層滲透率模型系數的建模樣本數據，另一部分為用于檢驗確定后的目標儲層滲透率模型系數的檢驗樣本數據。
[0108] 需要說明的是，為了提高儲層滲透率的準確度，該樣本數據的數量應該足夠多，示例的，可W獲取100個樣本數據，即100個待測區(qū)域的測井樣本數據。獲取待測區(qū)域的測井樣本數據的具體過程可W參考現有技術，本發(fā)明實施例在此不再寶述。
[0109] 步驟206、根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定每個個體的適應度值。執(zhí)行步驟207。
[0110] 具體的，如圖3所示，步驟206可W包括：陽111 ] 步驟2061、將建模樣本數據中的滲透率模型參數代入儲層滲透率模型中，得到儲層滲透率模型的計算值。
[0112] 樣本數據包括建模樣本數據，建模樣本數據就是從樣本數據中隨機提取出的一部分樣本數據，因此，建模樣本數據同樣包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。通過建模樣本數據中的滲透率模型參數值（孔隙度和束縛水飽和度）、儲層滲透率模型及代表模型系數的個體取值，可W得到儲層滲透率模型的計算值，從而能確定每個個體的適應度值。假設獲取了 100個樣本數據，則可W將其中的60個樣本數據作為建模樣本數據。假設儲層滲透率模型為，其中，F00表示儲層滲透率值，^表示孔隙度，X2表示束縛水飽和度，Pi和P2為隨機生成的模型系數，將建模樣本數據即60個樣本數據中的孔隙度和束縛水飽和度代入
中，便可W得到60個滲透率值F狂)。
[0113] 步驟2062、根據建模樣本數據的巖忍分析滲透率值和儲層滲透率模型的計算值，通過適應度值模型確定每個個體的適應度值。
[0114] 假設適應度值模型為
'其中，f表示適應度值，N表示建模樣本數據的個數，A k表示第k個建模樣本數據的巖忍分析滲透率值與第k個儲層滲透率模型的計算值的差值。如果此時，獲取了 100個樣本數據，將其中的60個樣本數據作為建模樣本數據，假設儲層滲透率模型為
其中，F00表示儲層滲透率模型的計算值，Xi表示孔隙度，X 2表示束縛水飽和度，P 1和P 2為隨機生成的模型系數，將60個樣本數據中的孔隙度和束縛水飽和度代>
中，得到60個儲層滲透率模型的計算值 F狂)，把每個計算值F00與對應的建模樣本數據中的巖忍分析滲透率值的差值Δ,代入適應度值模型中，同時令Ν = 60,即可確定該個體的適應度值f。同理，可W確定種群中其余個體的適應度值。
[0115] 步驟207、根據初始種群和每個個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數。執(zhí)行步驟208。
[0116] 選擇一個目標個體，通過其余兩個不同個體來干擾該目標個體，即分別執(zhí)行變異操作和交叉操作，如果干擾后的新個體對應的適應度值比該目標個體的適應度值大，說明新個體比該目標個體對環(huán)境的適應程度更高，則新個體就在種群的下一代中替代該目標個體，即執(zhí)行選擇操作。
[0117] 步驟207具體可W包括：將初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據自適應差分進化算法執(zhí)行進化過程。
[0118] 如圖4所示，該進化過程可W包括：
[0119] 步驟2071、獲取第一代種群的優(yōu)勝個體。
[0120] 第一代種群即為初始種群，根據步驟202中確定的初始化參數中包括最大進化代數，令當前進化代數=0，通過自適應差分進化算法獲取第一代種群的優(yōu)勝個體。陽121] 如圖5所示，步驟2071具體可W包括：
[0122] 步驟2071a、根據比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體。
[0123] 自適應差分進化算法將種群中隨機選擇的兩個個體之間的加權差向量加到目標個體上產生變異個體的操作稱為變異操作。假設目標個體為初始種群中的個體1 一 Pi，且從初始種群中隨機選擇的兩個個體分別為個體2 - P2和個體3 - P 3,示例的，可W按照如下公式對個體1執(zhí)行變異操作得到變異個體Vi: 陽124] Vi= P 1+F。·化斗3)，其中，F。表示步驟202中初始化參數的比例因子。
[0125] 步驟2071b、根據變異個體和交叉概率因子對目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體。 [01%] 差分進化算法將步驟2071a得到的變異個體與目標個體按照一定的規(guī)則產生新個體的操作稱為交叉操作。假設目標個體為初始種群中的個體1 一 Pi，變異個體為Vi，示例的，可W按照如下公式根據變異個體Vi對目標個體P 1執(zhí)行交叉操作得到新個體U 1扣1= (U 。，咕，...，u,i，. . .，Udi))中的第j個模型參數u,i (1《j《D): 陽 127]
[0128] 其中，Randl表示0到1之間的一個隨機數，CR。表示步驟202中初始化參數的交叉概率因子，D表示儲層滲透率模型的模型系數的個數，示例的，D可W等于2, rnbr表示1 到D之間的一個隨機整數，Pji表示個體P 1中的第j個模型系數。
[0129] 步驟2071c、根據新個體對目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體。
[0130] 自適應差分進化算法中，如果新個體的適應度值比目標個體的適應度值大，則新個體就在下一代中代替目標個體，該操作稱為選擇操作。陽131] 步驟2072、將第一代種群的優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次進化過程，P = 最大進化代數-1。
[0132] 將第一代種群的優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次進化過程，每一次進化過程包括步驟2071a至步驟2071c，其中P = q-1，q為最大進化代數。陽133] 需要說明的是，每一次進化時，根據比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體中，需要重新計算比例因子F，可選的，可W按照如下公式計算比例因子F: 陽 134]
[0135] 其中，巧和f2表示隨機選擇的兩個個體的適應度值，fw表示最差個體的適應度值，化表示最佳個體的適應度值。當fw與化的差值不等于0時，
；當fw與化的差值等于0時，F = 0.5。
[0136] 每一次進化時，根據變異個體和交叉概率因子對目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體中，需要重新計算交叉概率因子CR，可選的，可W按照如下公式計算交叉概率因子CR : 陽 137]
陽13引其中，Randl表示0到1之間的一個隨機數，Rand2表示0到1之間的另一個隨機數，CRw表示當前進化代的交叉概率因子，CR<；表示上一代的交叉概率因子。當Rand2<0. 1 時，CRg+i= Randl ;當 Rand2 > 0. 1 時，CRg+i= CRg。
[0139] 步驟2073、將p次進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的模型系數作為目標儲層滲透率模型系數。
[0140] P次進化過程后的優(yōu)勝個體組成最終的優(yōu)勝種群，同樣可W根據每個個體對應的儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定每個個體的適應度值，選取當前最大適應度值對應的個體，作為經過進化過程后勝出的個體，該個體對應的模型系數即可作為目標儲層滲透率模型系數。由于該目標儲層滲透率模型系數對環(huán)境的適應程度最高，因此，計算儲層滲透率的準確度最高。陽141] 步驟208、根據檢驗樣本數據檢驗由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差是否在預設范圍內。如果由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，執(zhí)行步驟209 ;如果由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差不在預設范圍內，執(zhí)行步驟202。
[0142] 樣本數據還包括檢驗樣本數據，檢驗樣本數據與建模樣本數據相同，也包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。通過檢驗樣本數據中的滲透率模型參數值（孔隙度和束縛水飽和度），可W得到儲層滲透率模型的計算值，然后再結合檢驗樣本數據中的巖忍分析滲透率值，確定目標儲層滲透率模型的計算誤差。
[0143] 假設步驟207中確定的目標儲層滲透率模型系數對應的目標儲層滲透率模型為
其中，F00表示儲層滲透率值，Xi表示孔隙度，X 2表示束縛水飽和度。將檢驗樣本數據中的孔隙度、束縛水飽和度代乂
便可W得到儲層滲透率模型的計算值F狂)，通過判斷儲層滲透率模型的計算值F狂）與檢驗樣本數據中的巖忍分析滲透率值的差值，檢驗目標儲層滲透率模型的計算誤差是否在預設范圍內。需要說明的是，該預設范圍可W根據實際應用來確定。
[0144] 步驟209、輸出目標儲層滲透率模型系數。
[0145] 該目標儲層滲透率模型系數即為最優(yōu)儲層滲透率模型系數。經過步驟208的檢驗即可確定由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差是否在預設范圍內，當由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，便可輸出該目標儲層滲透率模型系數。陽146] 步驟210、根據輸出的目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型。
[0147] 將步驟209輸出的目標儲層滲透率模型系數代入儲層滲透率模型中，即可得到目標儲層滲透率模型。
[0148] 步驟211、根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。
[0149] 結合待測區(qū)域的滲透率模型參數值，示例的，該滲透率模型參數值可W為孔隙度和束縛水飽和度，確定新的滲透率值。陽150] W某油田一區(qū)域為例對該儲層滲透率確定方法進行說明。具體步驟可W包括：陽151] (1)確定儲層滲透率模型和儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍。陽152] 儲層滲透率模型為
其中，F00表示儲層滲透率值，Xi表示孔隙度，X2表示束縛水飽和度，P郝P 2為模型系數。P1的取值范圍為（1*104,1〇〇*1〇4)，P2的取值范圍為（1，10)。陽153] (2)令種群的大小為200,最大進化代數為1000,比例因子F。為0.6,交叉概率因子 CR。為 0. 1。
[0154] (3)根據模型系數的取值范圍，隨機生成多組不同的模型系數，每組Pi和P 2記作差分進化算法中的一個個體，所有個體的集合記作差分進化算法中的初始種群。陽K5] (4)確定適應度值模型：
> 其中，f表示適應度值，N表示建模樣本數據的個數，A k表示第k個建模樣本數據的巖忍分析滲透率值與第k個儲層滲透率模型的計算值的差值。陽156] (5)獲取待測區(qū)域的100個砂巖的測井樣本數據，包括孔隙度、束縛水飽和度和巖忍分析滲透率值，同時將該100個樣本數據隨機分為兩部分：60個建模樣本數據和40個檢驗樣本數據。
[0157] (6)根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定每個個體的適應度值。
[0158] (7)根據初始種群和每個個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數。具體過程可W參考上述實施例中的步驟207。陽159] (8)重復執(zhí)行步驟（7)，直至執(zhí)行次數等于最大進化代數1000,將此時的最佳個體作為目標儲層滲透率模型系數。具體過程可W參考上述實施例中的步驟207。
[0160] (9)根據40個檢驗樣本數據對由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗，當由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出目標儲層滲透率模型系數Pi和？2。否則轉向步驟（2)。陽161] (10)將輸出的目標儲層滲透率模型系數Pi和P2代入儲層滲透率模型
中，再將該區(qū)域的孔隙度Xi和束縛水飽和度X 2代入儲層滲透率模型中，得到新的儲層滲透率值F狂)。
[0162] 需要說明的是，本發(fā)明實施例提供的儲層滲透率確定方法步驟的先后順序可W進行適當調整，步驟也可W根據情況進行相應增減，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā) 明掲露的技術范圍內，可輕易想到變化的方法，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內，因此不再寶述。
[0163] 綜上所述，本發(fā)明實施例提供的儲層滲透率確定方法，將儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定計算每個個體的適應度值，再通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，進而確定目標儲層滲透率模型，最后根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值即可確定新的滲透率值。相較于現有的儲層滲透率確定方法，無需工作人員根據工作經驗對模型系數進行反復調整，因此，提高了儲層滲透率的準確度和計算效率。
[0164] 本發(fā)明實施例提供一種儲層滲透率確定設備50,如圖6所示，該儲層滲透率確定設備50包括：陽1化]第一確定單元501，第二確定單元502,第Ξ確定單元503,獲取單元504,第四確定單元505,第五確定單元506,第六確定單元507和滲透率確定單元508。
[0166] 第一確定單元501，用于確定儲層滲透率模型和儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍。陽167] 第二確定單元502,用于確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有個體的集合記作自適應差分進化算法中的初始種群。
[0168] 第Ξ確定單元503,用于確定適應度值模型，適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán) 境的適應程度。
[0169] 獲取單元504,用于獲取樣本數據，樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。
[0170] 第四確定單元505，用于根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定每個個體的適應度值。陽171] 第五確定單元506,用于根據初始種群和每個個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數。陽172] 第六確定單元507,用于根據目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型。陽173] 滲透率確定單元508,用于根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。
[0174] 綜上所述，本發(fā)明實施例提供的儲層滲透率確定設備，將儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定計算每個個體的適應度值，再通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，進而確定目標儲層滲透率模型，最后根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值即可確定新的滲透率值。相較于現有的儲層滲透率確定方法，無需工作人員根據工作經驗對模型系數進行反復調整，因此，提高了儲層滲透率的準確度和計算效率。
[0175] 本發(fā)明實施例提供一種儲層滲透率確定設備50的具體結構，如圖7所示，該儲層滲透率確定設備包括：陽176] 第一確定單元501，第二確定單元502,第Ξ確定單元503,獲取單元504,第四確定單元505,第五確定單元506,第六確定單元507,滲透率確定單元508,初始化參數確定單元 509、檢驗單元510和輸出單元511。
[0177] 第一確定單元501，用于確定儲層滲透率模型和儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍。
[0178] 第二確定單元502,用于確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有個體的集合記作自適應差分進化算法中的初始種群。
[0179] 第Ξ確定單元503，用于確定適應度值模型，適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán) 境的適應程度。
[0180] 獲取單元504,用于獲取樣本數據，樣本數據包括滲透率模型參數值和巖忍分析滲透率值。陽181 ] 第四確定單元505，用于根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定每個個體的適應度值。陽182] 第五確定單元506,用于根據初始種群和每個個體的適應度值，通過差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數。陽183] 第六確定單元507,用于根據目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型。
[0184] 滲透率確定單元508,用于根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。陽1化]初始化參數確定單元509,用于確定初始化參數，該初始化參數包括自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。
[0186] 檢驗單元510,用于根據檢驗樣本數據對由目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗。陽187] 輸出單元511，用于當由滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出目標儲層滲透率模型系數。
[0188] 進一步的，樣本數據包括建模樣本數據，如圖8所示，第四確定單元505,包括：
[0189] 代入模塊5051和確定模塊5052。
[0190] 代入模塊5051，用于將建模樣本數據中的滲透率模型參數值代入儲層滲透率模型中，得到儲層滲透率模型的計算值。陽191] 確定模塊5052,用于根據建模樣本數據的巖忍分析滲透率值和儲層滲透率模型的計算值，通過適應度值模型確定每個個體的適應度值。
[0192] 如圖9所示，第五確定單元506,包括：
[0193] 進化模塊5061，用于將初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據自適應差分進化算法執(zhí)行進化過程，該進化過程包括：
[0194] 根據比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體，根據變異個體和交叉概率因子對目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體，根據新個體對目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體。
[01巧]進化模塊5061還用于將優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次進化過程，P =最大進化代數-1 ;將P次進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的儲層滲透率模型的模型系數作為目標儲層滲透率模型系數。
[0196] 需要說明的是，滲透率模型參數為儲層滲透率模型的自變量，示例的，滲透率模型參數可W包括孔隙度和束縛水飽和度。
[0197] 綜上所述，本發(fā)明實施例提供的儲層滲透率確定設備，將儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，根據儲層滲透率模型、適應度值模型和樣本數據確定計算每個個體的適應度值，再通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，進而確定目標儲層滲透率模型，最后根據目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值即可確定新的滲透率值。相較于現有的儲層滲透率確定方法，無需工作人員根據工作經驗對模型系數進行反復調整，因此，提高了儲層滲透率的準確度和計算效率。
[0198] 所屬領域的技術人員可W清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的單元的具體工作實施例，可w參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再寶述。
[0199] W上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用W限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種儲層滲透率確定方法，其特征在于，所述方法包括：確定儲層滲透率模型和所述儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍；確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個所述儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有所述個體的集合記作所述自適應差分進化算法中的初始種群；確定適應度值模型，所述適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán)境的適應程度；獲取樣本數據，所述樣本數據包括滲透率模型參數值和巖芯分析滲透率值；根據所述儲層滲透率模型、所述適應度值模型和所述樣本數據確定每個所述個體的適應度值；根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過所述自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數；根據所述目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型；根據所述目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。2. 根據權利要求1所述的儲層滲透率確定方法，其特征在于，在所述確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型之前，所述方法還包括：確定初始化參數，所述初始化參數包括所述自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。3. 根據權利要求1所述的儲層滲透率確定方法，其特征在于，所述樣本數據包括建模樣本數據，所述根據所述儲層滲透率模型、所述適應度值模型和所述樣本數據確定每個所述個體的適應度值，包括：將所述建模樣本數據中的滲透率模型參數值代入所述儲層滲透率模型中，得到所述儲層滲透率模型的計算值；根據所述建模樣本數據的巖芯分析滲透率值和所述儲層滲透率模型的計算值，通過所述適應度值模型確定每個所述個體的適應度值。4. 根據權利要求3所述的儲層滲透率確定方法，其特征在于，所述根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數，包括：將所述初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據所述自適應差分進化算法執(zhí)行進化過程，所述進化過程包括：根據所述比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體，根據所述變異個體和所述交叉概率因子對所述目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體，根據所述新個體對所述目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體；將所述優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次所述進化過程，P =最大進化代數-1 ; 將P次所述進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的模型系數作為所述目標儲層滲透率模型系數。5. 根據權利要求3所述的儲層滲透率確定方法，其特征在于，所述樣本數據還包括檢驗樣本數據，在所述根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過所述自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數之后，所述方法還包括：根據所述檢驗樣本數據對由所述目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗；當由所述目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出所述目標儲層滲透率模型系數。6. 根據權利要求1至5任意一項權利要求所述的儲層滲透率確定方法，其特征在于，所述滲透率模型參數包括孔隙度和束縛水飽和度。7. -種儲層滲透率確定設備，其特征在于，所述儲層滲透率確定設備包括：第一確定單元，用于確定儲層滲透率模型和所述儲層滲透率模型的模型系數的取值范圍；第二確定單元，用于確定模型系數不同的多個儲層滲透率模型，每個所述儲層滲透率模型的模型系數記作自適應差分進化算法中的個體，所有所述個體的集合記作所述自適應差分進化算法中的初始種群；第三確定單元，用于確定適應度值模型，所述適應度值模型用于判斷不同個體對環(huán)境的適應程度；獲取單元，用于獲取樣本數據，所述樣本數據包括滲透率模型參數值和巖芯分析滲透率值；第四確定單元，用于根據所述儲層滲透率模型、所述適應度值模型和所述樣本數據確定每個所述個體的適應度值；第五確定單元，用于根據所述初始種群和每個所述個體的適應度值，通過自適應差分進化算法確定目標儲層滲透率模型系數；第六確定單元，用于根據所述目標儲層滲透率模型系數確定目標儲層滲透率模型；滲透率確定單元，用于根據所述目標儲層滲透率模型和新的滲透率模型參數值，確定新的滲透率值。8. 根據權利要求7所述的儲層滲透率確定設備，其特征在于，所述儲層滲透率確定設備還包括：初始化參數確定單元，用于確定初始化參數，所述初始化參數包括所述自適應差分進化算法中的種群的大小、最大進化代數、比例因子和交叉概率因子。9. 根據權利要求7所述的儲層滲透率確定設備，其特征在于，所述樣本數據包括建模樣本數據，所述第四確定單元，包括：代入模塊，用于將所述建模樣本數據中的滲透率模型參數值代入所述儲層滲透率模型中，得到所述儲層滲透率模型的計算值；確定模塊，用于根據所述建模樣本數據的巖芯分析滲透率值和所述儲層滲透率模型的計算值，通過所述適應度值模型確定每個所述個體的適應度值。10. 根據權利要求9所述的儲層滲透率確定設備，其特征在于，所述第五確定單元，包括：進化模塊，用于將所述初始種群中任意一個個體作為目標個體，根據所述自適應差分進化算法執(zhí)行進化過程，所述進化過程包括：根據所述比例因子對目標個體執(zhí)行變異操作得到變異個體，根據所述變異個體和所述交叉概率因子對所述目標個體執(zhí)行交叉操作得到新個體，根據所述新個體對所述目標個體執(zhí)行選擇操作得到優(yōu)勝個體；將所述優(yōu)勝個體作為目標個體，重復執(zhí)行P次所述進化過程，P =最大進化代數-1 ; 將P次所述進化過程后的優(yōu)勝個體所對應的模型系數作為所述目標儲層滲透率模型系數。11. 根據權利要求9所述的儲層滲透率確定設備，其特征在于，所述樣本數據還包括檢驗樣本數據，所述儲層滲透率確定設備還包括：檢驗單元，用于根據所述檢驗樣本數據對由所述目標儲層滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差進行檢驗；輸出單元，用于當由所述滲透率模型系數確定的目標儲層滲透率模型的計算誤差在預設范圍內，輸出所述目標儲層滲透率模型系數。12. 根據權利要求7至11任意一項權利要求所述的儲層滲透率確定設備，其特征在于，所述滲透率模型參數包括孔隙度和束縛水飽和度。
【文檔編號】G06F19/00GK105989229SQ201510080559
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年2月14日
【發(fā)明人】韓學鋒, 劉建敏, 徐歡
【申請人】中國石油天然氣股份有限公司

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