申请/专利权人：武汉中旺亿能科技发展有限公司

申请日：2022-09-07

公开（公告）日：2023-05-23

公开（公告）号：CN116148287A

主分类号：G01N23/046

分类号：G01N23/046;G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开

摘要：本发明公开一种基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法，该基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法，利用数字定量化CT无损检测技术，结合深度学习提取全直径岩心裂缝三维缝网，通过对全直径岩心压裂前和压裂后裂缝三维缝网的人工智能比对，准确判断全直径岩心人工压裂缝网及压裂效果，为非常规油气勘探、开发提供定量化的三维空间缝网数据，优选非常规油气勘探开发的“甜点”，提高了非常规油气勘探开发有利目标区评价的准确度，提高了非常规油气藏勘探开发的效率，降低了非常规油气藏勘探开发成本。

主权项：1.一种基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、以非常规油气地质背景为依据，获取非常规储层岩石类型、埋藏深度、地层压力、岩心压裂缝网检测要求，基于钻井地质和工程设计中钻井方式与井型、取心保压保形要求，确认压裂前后取心保压保形套筒类型及型号；S2、采用全直径岩心CT扫描方法，对压裂前岩心进行系统CT扫描，采集岩心天然裂缝数据，建立天然裂缝灰度模型；通过已建立的天然裂缝灰度模型进行机器学习识别，以建立天然裂缝发育的网络三维模型；S3、采用全直径岩心CT扫描方法，对人工压裂后岩心进行系统CT扫描，采集岩心天然、人工压裂裂缝数据，建立天然、人工压裂裂缝灰度模型；通过已建立的天然、人工压裂裂缝灰度模型进行机器学习识别，以建立天然裂、人工压裂裂缝发育的混合网络三维模型；S4、采用深度学习方法，对步骤S2建立的网络三维模型和步骤S3建立的混合网络三维模型进行深度学习识别，建立岩心压裂前后的深度学习训练岩心裂缝三维缝网模型，进而建立全取心井段岩心压裂前后的深度学习裂缝三维缝网模型；S5、采用人工智能识别方法，对步骤S4建立的深度学习裂缝三维缝网模型进行智能识别与判断，从而提取岩心压裂后剔除天然裂缝后的净人工压裂裂缝三维缝网模型，进而表征取心层段各亚段天然裂缝发育程度及差异、人工压裂裂缝三维缝网及差异，评价天然裂缝对人工压裂裂缝三维缝网的控制作用及人工压裂效果，优选出优良压裂层段。

全文数据：

权利要求：

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