一种基于主因分析的地层热过程恢复方法

    公开(公告)号:CN111259563A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010084201.X

    申请日:2020-02-10

    IPC分类号: G06F30/20 G01V9/00 G06F119/08

    摘要: 本发明公开了一种基于主因分析的地层热过程恢复方法,包括以下步骤:S1、基底热流对不同水深条件下地层热过程的影响研究;S2、沉积物表面温度对不同水深条件下地层热过程的影响研究;S3、沉积速率对不同水深条件下地层热过程的影响研究;S4、岩性对不同水深条件下地层热过程的影响研究;S5、主因分析及多因素耦合恢复不同水深条件下地层热过程。本发明综合考虑基底热流、沉积速率、岩性、沉积物表面温度等影响因素,多因素耦合恢复不同水深条件下地层热过程,突出各要素对地层热过程影响的综合效应;有效克服单一因素恢复地层热过程的弊端,可以为含油气盆地尤其是深水区油气资源评价提供符合地质实际的、可靠的热史模型。

    一种基于机器学习的烃源岩三维空间展布定量预测技术

    公开(公告)号:CN110988997A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911374241.1

    申请日:2019-12-27

    IPC分类号: G01V1/50

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的烃源岩三维空间展布定量预测技术,包括以下步骤:优选适合于小样本回归分析的支持向量机算法,通过支持向量机训练得到机器学习模型,通过对模型的N折交叉验证,保证模型的泛化性能;优选适合于大样本回归分析的随机森林算法,得到最小损失函数的模型;利用机器学习系列方法进行烃源岩三维空间展布预测,得到总有机碳含量在三维地震区块的空间展布,以及相应的模型泛化性能描述,预测误差分析等用于评估预测结果;本发明的有益效果:本发明通过机器学习方法,高精度、自动化的建立总有机碳含量地球化学参数与测井曲线、三维地震资料之间的关系,预测总有机碳含量在三维空间的展布。

    一种针对高温、超压型储层演化模拟的实验方法

    公开(公告)号:CN106855566B

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201710051792.9

    申请日:2017-01-20

    IPC分类号: G01N33/24 G01N1/28

    摘要: 本发明公开了一种针对高温、超压型储层演化模拟的实验方法,属于高温、超压型储层技术领域;人造岩心是机械压实实验和水‑岩模拟实验的基础,其配比方案是否合理对后续研究意义重大,依据高温、超压型储层的实际岩石类型和砂岩粒径人工配比碎屑岩样,具体的配比方案为:据研究区碎屑组分的含量,统计不同层位、不同构造分区的骨架碎屑颗粒及碎屑粘土的相对百分含量;配比过程中不考虑自生矿物的含量,以恢复碎屑颗粒沉积时的面貌;配比过程的难点在于碎屑粘土矿物和自生粘土矿物含量的区分。在人工配比岩样的基础上,利用机械压实实验和水岩模拟实验,探讨高温和超压对储层演化的影响,探讨优质储层的主控因素,以期指导有利岩性圈闭评价与后期的油气勘探开发,降低成本。

    一种针对复杂领域储层孔隙演化恢复与物性预测方法

    公开(公告)号:CN106368694A

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201611008494.3

    申请日:2016-11-16

    IPC分类号: E21B49/00

    CPC分类号: E21B49/00

    摘要: 本发明公开了一种针对复杂领域储层孔隙演化恢复与物性预测方法,步骤如下:一、基于孔隙演化恢复确定储层物性主控因素下,分区、分段;二、根据地质条件实测孔、渗数据;三、以建立的孔隙度、渗透率与埋深变化的孔、渗演化模型;四、针对南海西部深水区存在由于不同水深条件与岩石差异压实的影响,采用对水深进行浅层砂/泥岩压实校正,进而应用校正地层深度预测不同水深条件区域各物性特征埋深下限与对应深度物性特征;本发明建立以压实为孔隙演化主控区与早期超压、晚期超压、早期烃类充注保护或晚期溶解改善及不同水深条件储层孔隙度与渗透率演化模型,实钻表明孔隙度误差多在±1%左右,渗透率处于预测范围内。