多模式有机组分显微识别方法

    公开(公告)号:CN113076832A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110317045.1

    申请日:2021-03-25

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明提供一种多模式有机组分显微识别方法,包括以下步骤:S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机;S2、拼接矩阵图片;S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪,获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图;S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加,保留边缘跟踪路径叠加;S5、分类提取;S6、根据分类填充不同颜色;S7、统计颜色像素数,并求和;通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描,智能拼接和智能识别的方案,能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。

    基于井震结合的白云岩储层预测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN110333551B

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN201910680744.5

    申请日:2019-07-26

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G01V11/00

    摘要: 本发明公开了一种基于井震结合的白云岩储层预测方法、系统及存储介质,该方法步骤包括:获取测试区的测井数据;将钻井区的测井数据进行敏感曲线分析,求取白云岩指数特征曲线并根据其响应范围差异区分白云岩和灰岩;将所述钻井区的白云岩指数特征曲线经人工智能深度学习后,得到虚拟钻井区的白云岩指数特征曲线;以所述钻井区和虚拟钻井区的白云岩指数特征曲线为约束条件,采用叠后地震资料进行反演,得到所述测试区的白云岩储层的分布和发育状况。本发明通过白云岩指数特征曲线有效地将白云岩与灰岩区分开来,通过人工智能深度学习并结合叠后地震数据,准确预测测试区的白云岩储层的分布和发育状况,为少井区勘探工作提供有效预测方法。

    低渗透油藏特征主控因素提取方法、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN111242490A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010042655.0

    申请日:2020-01-15

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/02 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种低渗透油藏特征主控因素提取方法、设备及可读存储介质。所述低渗透油藏特征主控因素提取方法包括:获取研究区内的若干个待分类油藏的参数;根据各个参数相互之间的相关度,筛选出若干个满足预设条件的参数;对筛选出的参数进行标准化处理;对标准化处理后的参数进行因子分析,提取出若干个主因子;以提取出的主因子为标准对所述待分类油藏进行分类;确定各个类型的油藏影响最大的主因子,以确定各个类型的油藏的主控因素。本发明提出的技术方案的有益效果是:通过因子分析方法以及K-均值聚类分析方法对低渗透油藏进行了分类,明确了每类油藏的主控影响因素。该方法可提取出隐藏的油藏特征,明确了各类油藏的主控影响因素。

    一种确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子的方法

    公开(公告)号:CN114136843B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202111347067.9

    申请日:2021-11-15

    IPC分类号: G01N13/00 G01N27/62

    摘要: 本发明涉及一种确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子的方法,包括以下步骤:采用自吸法测定砂岩岩心的润湿指数,确定岩心润湿程度;采用极性逐渐增大的有机溶剂对偏油湿岩心进行连续索氏抽提,并获得不同的抽提产物;采用ESI FT‑ICR MS检测分析技术对抽提产物进行NSO极性大分子化合物组成特征表征;对比不同抽提产物中的NSO极性大分子化合物的组成特征,并确定原油中影响砂岩润湿性的NSO极性大分子化合物。本发明直接采用原始油藏新鲜储层岩心或者用油藏原油老化恢复润湿状态的储层岩心作为分级索氏抽提的对象,索氏抽提产物中的NSO极性大分子化合物为原油中能真实代表原油润湿行为的原始组分,这一组分的确定有利于达到提高油藏采收率的最终目标。

    页岩油储层的岩性识别模型的构建方法及岩性识别方法

    公开(公告)号:CN117951476B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410057083.1

    申请日:2024-01-15

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明提供一种页岩油储层的岩性识别模型的构建方法及岩性识别方法,该方法包括:对页岩油储层的岩心数据、物性数据和测井数据进行归位和标定处理得到岩心资料;基于岩心资料及对应的微电阻率扫描成像测井资料确定页岩油储层的全井段岩性;构建页岩油储层的敏感指示曲线及其对应的岩性识别交会图版且基于岩性识别交会图版,确定岩性识别划分方案;基于岩性识别划分方案确定敏感指示曲线对应的岩性,并将敏感指示曲线作为输入层,以及将敏感指示曲线对应的岩性作为输出层,构建BP神经网络模型;对BP神经网络模型进行训练得到岩性识别模型。本发明可以解决现有技术方案不能准确识别页岩油储层的岩性的技术问题。

    大视域岩样有机组分显微图像获取方法

    公开(公告)号:CN112986244B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202110317046.6

    申请日:2021-03-25

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G01N21/84 G01N21/01

    摘要: 本发明提供一种大视域岩样有机组分显微图像获取方法,包括以下步骤:S1、将岩样固定安装在显微镜下方的X、Y步进工作台上;选取岩样扫描区域;S2、分割扫描区域,根据分割的扫描区域设定X、Y步进工作台的步进长度及路径;S3、在每次步进位置以不同光照模式采集岩样图片;S4、图像采集装置通过显微镜采集图片,传输至计算机;S5、计算机根据不同光照模式将采集的图片按顺序拼接;通过以上步骤得到大视域细粒沉积岩有机组分显微图像。通过采用自动化扫描和拼接的方案,大幅节省大视域岩样有机组分显微图像的采集效率。

    多模式有机组分显微识别方法

    公开(公告)号:CN113076832B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202110317045.1

    申请日:2021-03-25

    申请人: 长江大学

    摘要: 本发明提供一种多模式有机组分显微识别方法,包括以下步骤:S1、以不同光照模式采集岩样矩阵图片至计算机;S2、拼接矩阵图片;S3、对不同光照模式图像做颗粒物边缘跟踪,获取不同模式下颗粒物边缘跟踪图;S4、将不同模式下颗粒物边缘跟踪图叠加,保留边缘跟踪路径叠加;S5、分类提取;S6、根据分类填充不同颜色;S7、统计颜色像素数,并求和;通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过以上步骤实现有机组分相对含量快速显微识别。通过采用自动化扫描,智能拼接和智能识别的方案,能够实现对岩样有机组分高精度和高精度的识别。

    一种复杂地表区的石油地质勘探采样装置及方法

    公开(公告)号:CN113567177A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110828622.3

    申请日:2021-07-22

    申请人: 长江大学

    IPC分类号: G01N1/08

    摘要: 本发明涉及地质勘探设备技术领域,具体涉及一种复杂地表区的石油地质勘探采样装置及方法;采样不同深度的地质时,将两根支撑柱下方的调节组件进行调节,定位针便插入地面内部,将稳固杆进行稳定;便启动采样组件的电机,电机便带动丝杠将采样盒进行下移,随之便带动下方的固定钻头进行转动;便对地面进行打孔,打入地表深处;深度传感器便对其深度进行感应,启动微型气缸,带动延伸杆收缩;延伸杆便拉动滑动门上移,在采样盒转动时,泥土便随着采样盒侧边的开口处进入采样盒内部,便能够对其不同深度的泥土进行采集。