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公开(公告)号：CN106570339B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201610999196.9
申请日：2016-11-14
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明提供一种基于力学分析的超覆地层圈闭侧向封堵性定量评价方法。该方法以封堵模式的力学分析为基础，充分考虑实钻圈闭成藏特征与影响超覆地层圈闭的两个主要因素（侧向封堵层受力和封堵层厚度）关系开展的一种超覆地层圈闭侧向封堵性定量评价方法。利用三维地震为工具，从力学角度量化圈闭封堵性影响因素，提出超覆地层圈闭侧向封堵层受力大小关系式，将封堵性从单井微观领域拓宽到区带宏观领域。从实钻资料出发，利用实钻圈闭油藏特征与圈闭封堵性影响要素关系分别提取各要素的圈闭封堵性影响拐点，最终联合封堵层受力和封堵层厚度两方面影响拐点，建立封堵性评价分类区间，实现超覆地层圈闭封堵性量化评价。
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公开(公告)号：CN116843034A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210287258.9
申请日：2022-03-23
摘要： 本发明提供一种基于井数据预处理的机器学习样本制作方法，包括：步骤1、根据所选择的井数据进行曲线轮廓扫描和不同强度的平滑处理处理；步骤2、利用原始的井曲线减去滤波平滑后的基线曲线，获得幅值差△t；步骤3、基于钻井取芯和测井解释结果，对△t设置调整阈值，从而获得基线调整后的测井曲线；步骤4、基于岩石物理特征，对调整后的曲线依然存在不合理的点，进行处理，获得最终修正的测井曲线，并应用于机器学习样本。该基于井数据预处理的机器学习样本制作方法可以用于测井解释、数据处理或者机器学习的样本曲线，该方法可以满足机器学习样本需求。
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公开(公告)号：CN105467438A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410450172.9
申请日：2014-09-04
摘要： 本发明涉及一种基于岩石物理参数三模量分析的泥页岩地应力三维地震预测方法。首次实现了泥页岩地应力的三维地震表征。利用实际测井资料，通过回归性分析对地层的不同测井信息进行分析与判定，优选三模量岩石物理弹性参数作为应力评价的表征自变量，对水平最大主应力、最小主应力进行表征；在空间变化预测上发挥地震资料三维数据体的优势，结合地震叠前弹性反演技术，反演得到应力表征的弹性参数数据体。最终通过数据体的误差分析、校正，实现了地应力的三维定量评价，为地应力的预测与有效评价提供了一种三维定量判别的方法，较好的解决了应力地震预测的问题。提高了应力预测的精度，为非常规油气的勘探提供了有效的技术指导。
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公开(公告)号：CN113537544B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202010308477.1
申请日：2020-04-18
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01V9/00
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的圈闭有效性评价方法，通过对三维地质体进行切片得到的二维地质属性平面，将属性平面网格化各点与对应点实际出油气情况（油气藏、出油气点、空圈闭）作为训练数据，搭建卷积神经网络，将不同的属性切片及对应坐标标签输入到训练网络之中，获得训练后网络参数权重，根据训练准确率，不断调整参数，直到训练准确率达到标准，将网络参数锁定，将待评价区域数据输入到网络中进行预测评价。该方法主要应用了深度学习技术在以下几个方面的优势：拟合能力很强；自动获取特征；灵活性很强；具有良好的应用效果和推广前景。
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公开(公告)号：CN115327639A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110509075.2
申请日：2021-05-11
IPC分类号： G01V1/50
摘要： 本发明属于油气田勘探技术领域，具体涉及一种高密度分方位叠前属性地震沉积微相刻画方法。所述方法包括以下步骤：获取研究区高密度地震区的数据及资料；宽方位地震道集分析，优选有利偏移距数据；基于沉积相展布规律，进行分方位数据叠加；不同方位地震沉积微相敏感属性优选及聚类分析；实钻井验证，若预测结果不吻合进行区域二次聚类分析：综合地质资料，精确刻画地震沉积微相。本发明方法显著提高了地震沉积微相刻画的精度，能够有效预测目的层段沉积微相平面展布规律，助力油气田高质量勘探开发。
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公开(公告)号：CN105467438B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201410450172.9
申请日：2014-09-04
摘要： 本发明涉及一种基于岩石物理参数三模量分析的泥页岩地应力三维地震预测方法。首次实现了泥页岩地应力的三维地震表征。利用实际测井资料，通过回归性分析对地层的不同测井信息进行分析与判定，优选三模量岩石物理弹性参数作为应力评价的表征自变量，对水平最大主应力、最小主应力进行表征；在空间变化预测上发挥地震资料三维数据体的优势，结合地震叠前弹性反演技术，反演得到应力表征的弹性参数数据体。最终通过数据体的误差分析、校正，实现了地应力的三维定量评价，为地应力的预测与有效评价提供了一种三维定量判别的方法，较好的解决了应力地震预测的问题。提高了应力预测的精度，为非常规油气的勘探提供了有效的技术指导。
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公开(公告)号：CN104749619A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310728502.1
申请日：2013-12-26
IPC分类号： G01V1/28
摘要： 本发明提供一种基于方位杨氏模量的地层各向异性优势方向预测方法，包括步骤1，叠前共中心点道集数据CMP经过预处理后，由弹性阻抗反演方法得到各个方位的角度弹性阻抗；以及步骤2，各个方位杨氏模量的提取和拟合，进行地层各向异性优势方向的预测。该方法结合方位地震数据和测井资料反演各个方位的杨氏模量，并将方位杨氏模量进行椭圆拟合。其中，椭圆率可以指示地层各向异性大小，椭圆长轴方向可以指示地层各向异性优势发育方向，且各向异性优势发育方向与裂缝地层走向一致。本发明提出的方位杨氏模量椭圆拟合识别地层各向异性技术不仅能够准确地预测地层各向异性大小，也能解决地层各向异性优势发育方向90度误差问题。
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公开(公告)号：CN113537544A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010308477.1
申请日：2020-04-18
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的圈闭有效性评价方法，通过对三维地质体进行切片得到的二维地质属性平面，将属性平面网格化各点与对应点实际出油气情况（油气藏、出油气点、空圈闭）作为训练数据，搭建卷积神经网络，将不同的属性切片及对应坐标标签输入到训练网络之中，获得训练后网络参数权重，根据训练准确率，不断调整参数，直到训练准确率达到标准，将网络参数锁定，将待评价区域数据输入到网络中进行预测评价。该方法主要应用了深度学习技术在以下几个方面的优势：拟合能力很强；自动获取特征；灵活性很强；具有良好的应用效果和推广前景。
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公开(公告)号：CN110412662A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910572785.2
申请日：2019-06-27
IPC分类号： G01V11/00
摘要： 本发明提供一种基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法，该基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法包括：步骤1、根据研究层段的解释层位计算目的层段的多种地震属性，提取已钻井的砂岩厚度与岩相分类信息；步骤2、利用井点的砂岩厚度与岩相分类数据，以及提取的各种地震属性数据训练基于监督的机器学习模型；步骤3、将训练好的机器学习模型用于无井区域的砂岩厚度预测和岩相分类预测。该基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法综合了井点数据与地震属性数据，并用井点数据约束了地震属性数据，提高了薄互层砂岩储层的预测精度。
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公开(公告)号：CN104749618B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201310728475.8
申请日：2013-12-26
IPC分类号： G01V1/28
摘要： 本发明提供一种直接以地震资料为主，利用缓倾角裂缝相关较好的多类叠后地震属性定量提取裂缝发育概率，综合裂缝发育信息和概率建立缓倾角裂缝定量表征，简单快捷实现局部或区带裂缝发育的定量预测的泥页岩缓倾角裂缝叠后概率定量表征方法。方案是基于各类对缓倾角裂缝发育表征性较好的地震属性存在的差异性提取裂缝发育概率，并联合属性叠加获取裂缝综合信息定量表征裂缝发育程度,包括属性间相关系数确定、缝发育概率提取方法和裂缝发育程度定量表征。根据对缓倾角裂缝反映较好的几何学、动力学等叠后属性之间的差异性，提取裂缝发育概率，实现裂缝密度的定量化表征，同时裂缝发育具有密度变化最大方向同裂缝发育走向垂直的特点。
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