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    巖心鏡質體反射率的確定方法、裝置、設備以及存儲介質制造方法及圖紙

    技術編號:44474601 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-03-04 17:44
    本發明專利技術公開了一種巖心鏡質體反射率的確定方法、裝置、設備以及存儲介質。該方法包括:確定目標深度段的測井數據,并將所述測井數據輸入至對抗神經網絡模型,通過所述對抗神經網絡模型中的生成器網絡,輸出與所述測井數據匹配的特征向量;將所述特征向量輸入至神經網絡預測模型,得到神經網絡模型預測值,和/或,將所述特征向量輸入至隨機森林預測模型,得到隨機森林模型預測值;根據神經網絡模型預測值和/或隨機森林模型預測值,確定目標深度段的巖心鏡質體反射率。使用本發明專利技術的技術方案,能夠實現準確、快速的確定頁巖巖石的巖心鏡質體反射率,從而實現石墨化低阻頁巖的自動識別,為低阻頁巖的風險勘探提供數據支撐。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及油氣勘探,尤其涉及一種巖心鏡質體反射率的確定方法、裝置、設備以及存儲介質


    技術介紹

    1、石墨化低阻頁巖儲層有機質成熟度明顯高于其他低阻頁巖,同時含氣性差于其他低阻頁巖,其原因可能與高程度有機質石墨化有關,有機質發生大幅度石墨化后,會導致頁巖產氣能力大幅度下降。巖心鏡質體反射率用ro進行表示,ro值用于評價頁巖巖石的有機質成熟度,以及描述巖石中有機質的演化程度。如何準確預測ro值,并根據ro值篩選石墨化低阻頁巖在單井上的發育位置,對于頁巖氣勘探和開發至關重要。

    2、傳統的ro值預測方法包括巖石學方法和地球化學方法。巖石學方法主要依靠巖石學特征(如顏色、質地等)進行判斷,缺乏量化分析;而地球化學方法則是通過測定巖石中有機質的物理化學特性(如元素含量、揮發分等)進行判斷,但需要取樣分析,且精度有限。


    技術實現思路

    1、本專利技術提供了一種巖心鏡質體反射率的確定方法、裝置、設備以及存儲介質,以實現準確、快速的確定頁巖巖石的巖心鏡質體反射率,從而實現石墨化低阻頁巖的自動識別,為低阻頁巖的風險勘探提供數據支撐。

    2、第一方面,本專利技術實施例提供了一種巖心鏡質體反射率的確定方法,該方法包括:

    3、確定目標深度段的測井數據,并將所述測井數據輸入至對抗神經網絡模型,通過所述對抗神經網絡模型中的生成器網絡,輸出與所述測井數據匹配的特征向量;

    4、將所述特征向量輸入至神經網絡預測模型,得到神經網絡模型預測值,和/或,將所述特征向量輸入至隨機森林預測模型,得到隨機森林模型預測值;

    5、根據神經網絡模型預測值和/或隨機森林模型預測值,確定目標深度段的巖心鏡質體反射率。

    6、第二方面,本專利技術實施例還提供了一種巖心鏡質體反射率的確定裝置,該裝置包括:

    7、特征向量確定模塊,用于確定目標深度段的測井數據,并將所述測井數據輸入至對抗神經網絡模型,通過所述對抗神經網絡模型中的生成器網絡,輸出與所述測井數據匹配的特征向量;

    8、預測模塊,用于將所述特征向量輸入至神經網絡預測模型,得到神經網絡模型預測值,和/或,將所述特征向量輸入至隨機森林預測模型,得到隨機森林模型預測值;

    9、巖心鏡質體反射率確定模塊,用于根據神經網絡模型預測值和/或隨機森林模型預測值,確定目標深度段的巖心鏡質體反射率。

    10、第三方面,本專利技術實施例還提供了一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,所述處理器執行所述程序時實現如本專利技術實施例中任一所述的巖心鏡質體反射率的確定方法。

    11、第四方面,本專利技術實施例還提供了一種存儲計算機可執行指令的存儲介質,所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時用于執行如本專利技術實施例中任一所述的巖心鏡質體反射率的確定方法。

    12、本專利技術實施例的技術方案,通過將目標深度段的測井數據輸入至對抗神經網絡中,通過對抗神經網絡的生成器網絡輸出特征向量,將特征向量輸入至神經網絡預測模型和/或隨機森林預測模型,得到神經網絡模型預測值和/或隨機森林模型預測值,從而確定目標深度段的巖心鏡質體反射率。解決了現有技術中巖心鏡質體反射率的確定方式準確率較低的問題,能夠準確、快速的確定頁巖巖石的巖心鏡質體反射率,從而實現石墨化低阻頁巖的自動識別,為低阻頁巖的風險勘探提供數據支撐。

    13、應當理解,本部分所描述的內容并非旨在標識本專利技術的實施例的關鍵或重要特征,也不用于限制本專利技術的范圍。本專利技術的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種巖心鏡質體反射率的確定方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對抗神經網絡模型還包括判別器網絡,所述生成器網絡采用稀疏自編碼器的結構;

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在確定目標深度段的測井數據之前,還包括:

    4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在確定目標深度段的測井數據之前,還包括:

    5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,確定歷史測井數據和歷史巖心鏡質體反射率,包括:

    6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,根據相關性滿足預設相關性條件的測井數據類型的歷史測井曲線,確定歷史測井數據,包括:

    7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在確定目標深度段的巖心鏡質體反射率之后,還包括:

    8.一種巖心鏡質體反射率的確定裝置,其特征在于,包括:

    9.一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7中任一所述的巖心鏡質體反射率的確定方法。

    <p>10.一種存儲計算機可執行指令的存儲介質,其特征在于,所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時用于執行如權利要求1-7中任一所述的巖心鏡質體反射率的確定方法。

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種巖心鏡質體反射率的確定方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對抗神經網絡模型還包括判別器網絡,所述生成器網絡采用稀疏自編碼器的結構;

    3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在確定目標深度段的測井數據之前,還包括:

    4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在確定目標深度段的測井數據之前,還包括:

    5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,確定歷史測井數據和歷史巖心鏡質體反射率,包括:

    6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,根據相關性滿足預設相關性條件的測井數據類型的...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:周天琪趙群施振生孫莎莎拜文華祁靈
    申請(專利權)人:中國石油天然氣股份有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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