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公开(公告)号：CN110333551A
公开(公告)日：2019-10-15
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。
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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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN112986244A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110317046.6
申请日：2021-03-25
申请人： 长江大学
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。
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