基于细菌觅食算法的砂砾岩岩性识别方法

评价精度。国内外研究的思路是加强对砂砾岩岩性的分析，采用的方法为最优化测井解释方法[18]。

近年来，随着对非线性反演领域的重视，已经出现了一大批具有巨大潜力和应用价值的非线性反演方法，并应用于测井最优化解释领域。这些算法原理各不相同，有以数学为基础的蒙特卡洛法、最速下降法、拟牛顿法等，这些方法都存在计算复杂和收敛速度方面的问题。有基于仿生原理的遗传算法等，这种算法已经广泛应用于测井最优化反演，并取得了很好的效果，但是容易过早收敛，且当连续性条件严格时，搜索效率下降。随着信息处理技术的发展，群体智能优化算法成为解决多参数、非线性最优化的有效手段，典型的群体智能算法有蚁群算法、粒子群算法、细菌觅食算法等，这些算法在石油地球物理勘探领域的应用越来越广泛[912]。

细菌觅食算法是Passino于2002年提出的一种新型仿生类群体智能算法，主要依靠以细菌特有的趋化、繁殖、迁徙3种行为为基础的3种算子进行位置更新和最优解的搜索，进而实现种群的进化[1317]。本文将细菌觅食算法引入到最优化测井解释中，并应用于砂砾岩储层评价。

1最优化测井解释模型的建立

1.1最优化测井解释基本原理

最优化测井解释是根据地球物理学广义反演理论，以反映地层特征的实际测井值ai为基础，根据储层地质和孔隙结构等特征建立适当的解释模型并选择多种测井响应方程，合理选择区域性解释参数与储层参数初始值，使反演结果充分逼近实际测井值，目标函数值达到最小。

应用最优化方法进行测井解释的优化数学模型可归结为

min F（x，ai）=min∑mi=1（ai-fi（x，z））2σ2i+τ2i

s.t. hk（x）=0，k=1，2，…q

gj（x）≥0，j=1，2，…p（1）

式中：F（x，ai）为测井解释的目标函数；fi（x，z）为第i种测井响应函数；x为未知储层参数向量；z为区域性解释参数向量；m为测井曲线个数；σi为第i种测井值的测量误差；τi为第i种测井值的响应方程误差；gj（x）为不等式约束；hk（x）为等式约束；q为不等式个数；p为等式个数。

1.2砂砾岩储层岩石矿物组分分析

松辽盆地梨树断陷砂砾岩储层岩性复杂，对梨树断陷岩矿数据进行统计，结果表明砂砾岩储层岩石矿物主要成分为岩屑、石英和长石。其中，岩屑主要包括中、酸性喷出岩以及少量的碎裂岩和变质岩。

1.3砂砾岩多组分体积模型及目标函数

为简化模型，将钾长石和斜长石作为一个整体，地层由孔隙、泥质、石英、长石和岩屑5个组分组成（图1）。

2细菌觅食算法基本原理及最优化测井解释流程

2002年Passino提出的细菌觅食算法是一种新型仿生类群体智能算法，以趋化、繁殖、迁徙3种行为为基础的3种算子进行位置更新和最优解的搜索，进而实现种群的进化。细菌觅食算法具有全局性、快速性、高精度和能源占用低等特点。

细菌觅食算法包括3个主要的算子，即趋化算子、繁殖算子和迁徙算子。这3个算子是算法的核心思想，并且决定算法的性能。

2.1趋化（Chemotaxis）

趋化是细菌朝着营养丰富充足的地方聚拢的运动过程。细菌在趋化进程内运动方式由前进（Swim）和翻转（Tumble）组成。翻转即为细菌朝着任意的方向前进单位的步长。

2.2聚集（Swarming）

在菌群寻取食物的过程中，细菌个体之间通过相互间的作用达到群体的聚集行为。细胞与细胞之间存在引力，又存在斥力。引力使细菌聚集在一起，甚至出现“抱团”现象；斥力使每个细菌都有一定的位置，使其能在该位置上获取能量，以维持生存。

2.3繁殖（Reproduction）

经过一定的趋化步骤后，觅食结果较好的细菌进行繁殖，通过细胞分裂生成与父代完全相同的子代，没有繁殖的细菌将死掉，以此维持菌群的规模不变。繁殖是一个拣选的过程，通过健康度函数选择出进化繁殖的细菌。

2.4迁徙（Elimination and Dispersal）

细菌生活的区域可能会突然发生剧烈变化，也有可能突然受到其他影响。迁徙指实际环境中的细菌被外力杀死或者驱散到新的区域中去，这破坏了细菌的趋化过程，但是细菌也可能寻找到食物更为丰富的区域，因此，从长远来看，这更有利于趋化算子跳出局部最优解和寻找全局最优解。

2.5细菌觅食算法最优化测井解释流程

细菌觅食算法求解最优化问题的具体步骤有5个部分（图2）。随机初始化种群，设置种群的大小为500，聚类数目为5，趋化次数为50，趋化操作中单向运动的最大步数为4，每个细菌的迁移概率为0.25，执行种群的趋化、繁殖、迁徙操作，判断新位置的适应度值是否更好。如果更好，将新位置的适应度值存储为细菌目前最好的适应度值；如果不是，返回重新计算新位置上的适应度值，直到满足全局最优适应度值，最后输出结果。

4应用实例及效果分析

表2为松辽盆地A井2 515～2 530 m深度段反演的各组分体积分数与岩芯分析结果误差对比。由表2可见：计算的孔隙度与岩芯分析数据相比，平均绝对误差为0.016，平均相对误差为0275；计算的石英体积与岩芯分析数据相比，平均绝对误差为0.051，平均相对误差为0.196；计算的长石体积与岩芯分析数据相比，平均绝对误差为0.087，平均相对误差为0269；计算的岩屑体积与岩芯分析数据相比，平均绝对误差为0.044，平均相对误差为0160。图3为A井2 515～2 530 m深度段细菌觅食算法反演结果。由误差分析可知，重构理论曲线与实际测井曲线平均绝对误差与平均相对误差均较小，说明反演结果是正确的。

图4为A井2 515～2 530 m深度段重构曲线与实际测井曲线质量检测结果。表3为重构曲线理论值与实际测井曲线误差分析结果。由表3可见：重构补偿中子孔隙度曲线与实际补偿中子孔隙度测井值相比，平均绝对误差为1.410，平均相对误差为0.143；重构密度曲线与实际密度测井值相比，平均绝对误差为0014，平均相对误差为0.006；重构声波时差曲线与实际声波时差测井值相比，平均绝对误差为10660，平均相对误差为0.048；重构自然伽马与实际自然伽马相比，平均绝对误差为3.550，平均相对误差为0.038。由误差分析可知，重构理论曲线与实际测井值平均绝对误差与平均相对误差均较小，说明反演结果是正确的。

图5为松辽盆地B井1 330～1 350 m深度段细菌觅食算法反演结果。表2为B井反演的各部分体积分数与岩芯分析数据误差对比结果，B井只分析了岩芯孔隙度。由表2可见，计算的孔隙度与岩芯分析数据相比，平均绝对误差为0.017，平均相对误差为0.194。

图6为B井1 330～1 350 m深度段重构曲线与实际测井曲线质量检测结果。重构曲线理论值与实际测井曲线误差分析结果见表3。由表3可见：重构补偿中子孔隙度曲线与实际补偿中子孔隙度测井值相比，平均绝对误差为2.030，平均相对误差为0.125；重构密度曲线与实际密度测井值相比，平均绝对误差为0033，平均相对误差为0012；重构声波时差曲线与实际声波时差测井值相比，平均绝对误差为26970，平均相对误差为0.096；重构自然伽马曲线与实际自然伽马测井值相比，平均绝对误差为7580，平均相对误差为0.097。由误差分析可知，B井中该方法反演结果也有效。

5结语

（1）砂砾岩储层岩性复杂，岩石矿物包括石英、长石和岩屑，并且岩屑的成分比较复杂。合理建立多组分矿物模型并确定反演目标函数，综合利用多种常规测井曲线信息，设置合理的约束条件，利用细菌觅食算法可以获取非线性多组分矿物模型的最优解。

（2）将细菌觅食算法应用于松辽盆地砂砾岩储层多组分矿物模型解释中，模型反演效果稳定可靠，应用效果较好。

（3）由于细菌觅食算法是一种新型的基于群体的优化工具，虽然具有取得全局最优解的能力，但其研究仍然处于起步阶段，所以该算法的理论基础及工程应用仍需进一步研究和推广。

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