申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司勘探开发研究院

申请日：2022-09-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807858A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/214;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的页岩气藏地质模型建立方法，该方法包括以下步骤：建立构造模型；在构造模型为基础的框架下，分别建立页岩气储层属性参数模型、天然裂缝模型、人工压裂缝模型；对已知的地质信息和测录井信息进行解释和综合分析，拟合出页岩气优势储层识别参数；以页岩气优势储层识别参数为学习目标，经过深度学习训练，建立页岩气藏综合地质模型。本发明方法通过建立页岩气储层各种参数之间复杂的非线性依赖关系，建立了一个能表征页岩气藏储层特征的综合地质模型，为页岩气开发工程提供有效的技术支撑，提高页岩气开发的开发效率。

主权项：1.一种基于深度学习的页岩气藏地质模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：1以深度域三维地震页岩层段顶面和底面解释的层位和断层为基础数据，以钻井实际钻遇的分层数据作为校正数据，建立构造模型；2根据构造模型建立储层属性参数模型，具体如下：2.1对原始测井数据进行解释，得到页岩气储层各种属性参数；所述页岩气储层属性参数包括页岩的孔隙度、含气饱和度、TOC、脆性指数、地应力特性及电性参数；2.2确定属性参数的空间分布及相关关系；2.3在构造模型框架基础上，运用随机建模方法建立储层属性参数模型；3根据构造模型建立天然裂缝模型；4根据构造模型建立人工压裂缝模型；5通过已知的地质信息和测录井信息进行解释和综合分析，拟合出页岩气优势储层识别参数；页岩气优势储层识别参数是储层属性参数、天然裂缝和人工压裂缝对页岩气优势储层综合响应；6建立页岩气藏综合地质模型；以步骤2、步骤3、步骤4得到的模型作为数据输入，以步骤5得到的页岩气优势储层识别参数作为学习目标，经过深度学习训练，建立页岩气藏综合地质模型。

全文数据：

权利要求：

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