一種基于多模型融合的測(cè)井曲線復(fù)原方法摘要測(cè)井曲線是石油勘探開發(fā)中不可或缺的重要工具，對(duì)于評(píng)價(jià)油氣儲(chǔ)層的性質(zhì)和勘探開發(fā)方案的制定均有著至關(guān)重要的作用。然而，在野外勘探過程中，由于地質(zhì)條件、井孔尺寸和設(shè)備類型等各種原因，測(cè)量數(shù)據(jù)中常常存在各種噪聲和缺失值，導(dǎo)致測(cè)井曲線不可避免地出現(xiàn)了異常和斷層。為此，本文提出一種基于多模型融合的測(cè)井曲線復(fù)原方法。通過對(duì)多個(gè)模型得到的輸出進(jìn)行加權(quán)平均，可以得到更加準(zhǔn)確的測(cè)井曲線預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí)，采用數(shù)據(jù)插值的方法填充缺失數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)的完整性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地增強(qiáng)測(cè)井曲線的魯棒性和準(zhǔn)確性，具有較好的實(shí)用價(jià)值。AbstractLogcurveisanessentialtoolforpetroleumexplorationanddevelopment,whichplaysacrucialroleinevaluatingthepropertiesofoilandgasreservoirsanddevelopingexplorationanddevelopmentplans.However,duetovariousreasonssuchasgeologicalconditions,boreholesize,andequipmenttype,variousnoisesandmissingvaluesoftenexistinthemeasurementdata,resultinginanomaliesandfaultsinthelogcurve.Tosolvethisproblem,thispaperproposesalogcurverestorationmethodbasedonmulti-modelfusion.Byweightingtheoutputsofmultiplemodels,moreaccuratepredictionresultsofthelogcurvecanbeobtained.Atthesametime,themissingdataarefilledbyusingdatainterpolationmethod,whichfurtherimprovesthecompletenessofthedata.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyenhancetherobustnessandaccuracyofthelogcurve,andhasgoodpracticalvalue.關(guān)鍵詞：測(cè)井曲線；多模型融合；魯棒性；數(shù)據(jù)插值Keywords:logcurve;multi-modelfusion;robustness;datainterpolation一、引言在石油勘探開發(fā)中，測(cè)井是一種基本、必要的手段，可以提供關(guān)于地下巖層內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的信息，對(duì)于探明油氣儲(chǔ)層進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)和開發(fā)，對(duì)于制定開發(fā)方案和決策具有至關(guān)重要的作用。測(cè)井曲線是測(cè)井技術(shù)的主要結(jié)果之一，常用的測(cè)井曲線有自然伽馬（GR）、重量密度（RHOB）、中子孔隙度（PHIN）和聲波時(shí)差（DT）等曲線，其中自然伽馬曲線是最常用的一種。測(cè)井曲線的質(zhì)量不僅影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，還會(huì)對(duì)勘探開發(fā)過程中的決策產(chǎn)生不良影響…二、相關(guān)工作目前，復(fù)原測(cè)井曲線的方法主要有兩種，一種是基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）的復(fù)原方法，另一種是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)原方法。2.1基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的復(fù)原方法EMD是一種非平穩(wěn)信號(hào)分解的方法，可以將一段非平穩(wěn)信號(hào)分解為多個(gè)簡(jiǎn)單的本征模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunctions，IMF），每個(gè)IMF都滿足本征模態(tài)函數(shù)的定義。通過對(duì)IMF進(jìn)行加權(quán)平均，可以得到最終的信號(hào)復(fù)原結(jié)果…2.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)原方法機(jī)器學(xué)習(xí)在測(cè)井曲線復(fù)原中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注，許多學(xué)者提出了各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行測(cè)井曲線復(fù)原，例如支持向量回歸（SupportVectorRegression，SVR）、隨機(jī)森林（RandomForest，RF）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等，這些方法在復(fù)原測(cè)井曲線方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用…三、本文的方法本文提出了一種基于多模型融合的測(cè)井曲線復(fù)原方法，包括預(yù)處理、劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集、多模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)結(jié)果加權(quán)和缺失數(shù)據(jù)的插值處理等步驟。具體流程如下圖所示：圖1.基于多模型融合的測(cè)井曲線復(fù)原方法流程圖3.1預(yù)處理經(jīng)過預(yù)處理之后，所有的測(cè)井曲線都進(jìn)行了歸一化處理，使得每條曲線的數(shù)值范圍都在[0,1]之間。這樣做可以有效地縮小各個(gè)測(cè)井曲線之間的數(shù)值差距…3.2劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集在劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集時(shí)，本文采用的是隨機(jī)方法。首先，將所有歸一化后的測(cè)井曲線按照7:3的比例進(jìn)行隨機(jī)劃分，其中70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。這樣做的目的是為了避免過擬合，同時(shí)也可以測(cè)試所訓(xùn)練的模型在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力…3.3多模型訓(xùn)練本文采用了三種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行測(cè)井曲線復(fù)原，分別是SVR、RF和ANN。其中，SVR和RF分別屬于回歸方法和分類方法，而ANN則屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。在本文的實(shí)現(xiàn)中，SVR、RF和ANN使用的是Python中的sklearn庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)…3.4預(yù)測(cè)結(jié)果加權(quán)對(duì)于每張測(cè)試集中的測(cè)井曲線，本文通過每個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。具體而言，本文定義了一個(gè)加權(quán)系數(shù)W=[w1,w2,w3]，其中w1、w2和w3分別代表從SVR、RF和ANN模型得到的權(quán)重。加權(quán)平均公式如下所示：Y?=w1Y?_SVR+w2Y?_RF+w3Y?_ANN3.5缺失數(shù)據(jù)的插值處理在實(shí)際的勘探開發(fā)過程中，常常存在測(cè)量數(shù)據(jù)中各種異常和缺失值，這些異常和缺失值對(duì)于測(cè)井曲線的復(fù)原都會(huì)產(chǎn)生很大的影響。為了彌補(bǔ)這些缺失數(shù)據(jù)，本文采用了一種基于三次樣條插值算法（CubicSplineInterpolation）的數(shù)據(jù)插值方法…四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.1數(shù)據(jù)集介紹本文實(shí)驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)集是由一個(gè)公開的研究項(xiàng)目提供的，數(shù)據(jù)集中包含了五張不同類型的測(cè)井曲線，分別是自然伽馬（GR）、重量密度（RHOB）、中子孔隙度（PHIN）、聲波時(shí)差（DT）和電阻率（RT）…4.2對(duì)比實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證本文方法的有效性，本文將其與三種經(jīng)典的復(fù)原方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分別是EMD、SVR和ANN…4.3方法評(píng)估為了評(píng)估各種方法的表現(xiàn)效果，本文采用了均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。其中，RMSE和MAE的定義如下所示：5.結(jié)論本文提出了一種基于多模型融合的測(cè)井曲線復(fù)原方法，該方法通過對(duì)多個(gè)模型得到的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，可以得到更加準(zhǔn)確的測(cè)井曲線預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí)，采用數(shù)據(jù)插值的方法填充缺失數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)的完整性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地增強(qiáng)測(cè)井曲線的魯棒性和準(zhǔn)確性，具有較好的實(shí)用價(jià)值。參考文獻(xiàn)[1]張曉娟,李海,孔雪芹.基于SVM的測(cè)井曲線復(fù)原方法[J].油氣儲(chǔ)運(yùn),2018,37(6):709-714.[2]程進(jìn),杜秋連,陳斌.基于多源信息的測(cè)井曲線復(fù)原方法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2016,38(4):905-910.[3]賈志峰,鄧森夏,張彥賓.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)井曲線復(fù)原方