[發明專利]三維巖性屬性特征分析方法及裝置

在審

• 申請號: 201911373314.5
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN113052963A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 景紫巖;李雙文;郭維華;鄭長龍
• 申請（專利權）人: 中國石油天然氣股份有限公司
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 趙平;周永君

本發明提供一種三維巖性屬性特征分析方法及裝置，將深度學習技術引進巖心三維巖性屬性特征分析中，準確標定出巖心屬性特征，具有技術方法先進，操作步驟便捷，高效節省，準確度高的優點，解決了目前三維巖心屬性特征分析只能借助掃描電鏡、定性評價、二維分析、評價準確度不高的問題，能夠準確定量評價三維巖心屬性，規避鉆井投資風險，達到了高精度依據巖心分析評價油藏的技術效果，具有良好的技術應用前景和經濟效益。

技術領域

本發明涉及石油勘探技術領域，具體涉及一種三維巖性屬性特征分析方法及裝置。

背景技術

巖心觀察與屬性特征分析是地質研究的一項基本工作，而現有的常用的巖心基本采用掃描電鏡的方法，需要把巖心切割打磨成二維薄片，偏向于定性化和二維化研究。難以觀測到三維內部結構，難以實現定量化研究。常規工業CT或者核磁共振掃描三維體模型又耗時耗力，成本及其高昂，難以達到高效快捷的研究目標。

發明內容

針對現有技術中的問題，本發明提供一種三維巖性屬性特征分析方法及裝置，旨在建立地震彈性信息與含水飽和度之間的定量關系，并提供一種準確計算儲層含水飽和度的技術方法。

為解決上述技術問題，本發明提供以下技術方案：

第一方面，一種三維巖性屬性特征分析方法，包括：

采集目標層段中巖心的二維屬性特征數據；

將所述二維屬性特征數據輸入至預設的三維重建深度學習模型，生成巖心的三維屬性特征數據；

其中，所述三維重建深度學習模型通過已采集的各層段巖心的二維屬性特征數據訓練形成。

在某些實施例中，所述三維屬性特征數據包括孔隙體積數據和基巖體積數據，所述三維巖性屬性特征分析方法還包括：

根據所述三維屬性特征數據獲取所述孔隙體積數據；

根據所述孔隙體積數據確定所述巖心的孔隙特征數據，所述孔隙特征數據包括孔隙的數量數據、分布數據、孔隙度數據以及類型數據。

在某些實施例中，所述三維巖性屬性特征分析方法還包括：

根據所述孔隙體積數據確定所述巖心的孔滲特征數據，所述孔滲特征數據包括：巖石滲透率數據。

在某些實施例中，所述三維巖性屬性特征分析方法還包括：

建立所述三維重建深度學習模型；

通過已采集的各層段巖心的二維屬性特征數據訓練所述三維重建深度學習模型。

在某些實施例中，所述二維屬性特征數據輸入至所述三維重建深度學習模型后，所述三維重建深度學習模型根據所述二維屬性特征數據進行三維建模，生成三維巖心數據體，所述三維巖心數據體包括所述三維屬性特征數據。

在某些實施例中，所述根據所述三維屬性特征數據獲取所述孔隙體積數據，包括：

根據所述三維數據體中各點的灰度值，提取得到巖心孔隙數據體，所述巖心孔隙數據體包括所述孔隙體積數據。

在某些實施例中，所述根據所述三維屬性特征數據獲取所述孔隙體積數據，包括：

掃描獲得含有孔隙結構的數據體，并對含有孔隙結構的數據體進行三維填充，得到實心巖心數據體；

將所述實心巖心數據體與所述三維重建深度學習模型輸出的三維巖心數據體做差處理，得到巖心孔隙數據體。

在某些實施例中，所述根據所述孔隙體積數據確定所述巖心的孔隙特征數據，包括：

將所述孔隙數據體輸入至成像系統，得到巖石中孔隙的三維成像；