[發明專利]基于人工智能的隨鉆巖石礦物組分識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201811132812.6
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN110965991B
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發明（設計）人: 楊沛;陳龍;何仁清
• 申請（專利權）人: 中國石油天然氣股份有限公司
• 主分類號: E21B47/01
• 分類號: E21B47/01;E21B47/00;G06Q50/02
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 劉丹;黃健

本發明公開了一種基于人工智能的隨鉆巖石礦物組分識別方法及裝置，通過獲取輸入參數的參數值，該輸入參數包括隨鉆工程參數，將該輸入參數的參數值作為BP神經網絡的輸入，可以獲得BP神經網絡輸出的隨鉆巖石礦物組分識別結果，其中，BP神經網絡是以輸入參數的不同參數值及其對應的隨鉆巖石礦物組分識別結果為樣本集，經過深度學習訓練建立的。本申請的方案中，構建了基于BP神經網絡的隨鉆巖石礦物組分識別模型，通過輸入相應的隨鉆巖石礦物組分識別參數的參數值，可以及時準確地獲得所鉆地層的巖石礦物組分，從而有利于石油的勘探開發。

技術領域

本發明涉及石油勘探開發技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的隨鉆巖石礦物組分識別方法及裝置。

背景技術

傳統的巖石礦物組分識別主要通過工程巖屑錄井的方法進行分析。錄井技術是油氣勘探開發活動中最基本的技術，是發現、評估油氣藏最及時、最直接的手段，具有獲取地下信息及時、多樣，分析解釋快捷的特點。測井技術，是利用巖層的電化學特性、導電特性、聲學特性、放射性等地球物理特性，測量地球物理參數的方法。

目前，工程巖屑錄井由于受到遲到時間的影響，無法及時準確的反映所鉆地層的巖石礦物組分；隨鉆測井由于測量裝置距鉆頭具有一定的距離，因此同樣無法及時的反映出地層巖石礦物組分的變化。

因此，如何能夠及時準確地獲得所鉆地層的巖石礦物組分，是本領域亟需解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種基于人工智能的隨鉆巖石礦物組分識別方法及裝置，以實現及時準確地獲得所鉆地層的巖石礦物組分。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于人工智能的隨鉆巖石礦物組分識別方法，包括：

獲取輸入參數的參數值，所述輸入參數包括隨鉆工程參數；

將所述輸入參數的參數值作為BP神經網絡的輸入，獲得所述BP神經網絡輸出的隨鉆巖石礦物組分識別結果，其中，所述BP神經網絡是以輸入參數的不同參數值及其對應的隨鉆巖石礦物組分識別結果為樣本集，經過深度學習訓練建立的。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，所述隨鉆工程參數包括井深、鉆壓、轉速、機械鉆速、以及扭矩。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，所述輸入參數還包括總破巖能量當量；

所述獲取各輸入參數的參數值，包括：

獲取鉆壓破巖能量當量E_e，扭矩破巖能量當量E_r，水功率破巖能量當量E_w；

根據第一公式，計算總破巖能量當量E_p，其中，所述第一公式為： E_p＝K₁E_e+K₂E_r+E_w；

其中，K₁、K₂分別為鉆壓和扭矩所做的功對巖石的破碎效率。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，獲取鉆壓破巖能量當量E_e，包括：

獲取在鉆壓為T_e的條件下，鉆頭從時刻t₁到時刻t₂的起始位置H₁和結束位置H₂；

根據第三公式，計算所述鉆壓破巖能量當量E_e，其中，所述第三公式為：