[發明專利]一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法及系統

在審

• 申請號: 202110621723.3
• 申請日: 2021-06-03
• 公開（公告）號: CN113514875A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 崔仕章;侯云福;張鳳蓮;王史文;曾剛;高琪琪
• 申請（專利權）人: 德仕能源科技集團股份有限公司;山東德仕化工有限公司;山東德仕石油裝備有限公司
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28;G01V1/30
• 代理公司: 北京君慧知識產權代理事務所(普通合伙) 11716
• 代理人: 董延麗

1.一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，所述方法包括：

將多個數據源中的與巖性油氣藏有關的數據進行處理，確定標準數據；

通過知識圖譜技術對所述標準數據進行處理，確定若干個巖性油氣藏案例分別對應的若干個知識圖譜；

將所述若干個知識圖譜輸入到神經網絡模型中，以訓練神經網絡模型，得到巖性油氣藏分析模型；

采集待勘測地的地震波數據，并將所述地震波數據輸入到巖性油氣藏分析模型，以確定圈閉內巖性油氣藏的儲藏表現。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，將多個數據源中的與巖性油氣藏有關的數據進行處理，確定標準數據，具體包括：

基于預設的讀取規則，確定所述多個數據源中與巖性油氣藏有關的數據；

將所述與巖性油氣藏有關的數據進行清洗，并轉換為格式、類型統一的標準數據；

將所述標準數據加載到數據倉庫。

3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，將所述與巖性油氣藏有關的數據進行清洗，并轉換為格式、類型統一的標準數據，具體包括：

對所述與巖性油氣藏有關的數據中的重復數據以及相關性小于第一預設閾值的數據進行清洗；

基于預設的數據存儲模型，將所述與巖性油氣藏有關的數據轉換為格式、類型統一的標準數據。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，通過知識圖譜技術對所述標準數據進行處理，確定若干個巖性油氣藏案例對應的若干個知識圖譜，具體包括：

識別和抽取所述標準數據中的目標知識單元；其中，所述目標知識單元包括目標實體、該目標實體與其他目標實體的關聯關系、目標實體的屬性；

對所述目標知識單元進行處理，確定若干個巖性油氣藏案例對應的目標知識庫；其中，所述目標知識庫中存儲有若干個存在關聯關系的目標知識單元；

對所述若干個目標知識庫中的目標知識單元進行推理挖掘，確定若干個知識圖譜。

5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，在對所述目標知識單元進行處理，確定若干個巖性油氣藏案例對應的目標知識庫之后，所述方法還包括：

將對所述目標知識單元進行處理時剔除的數據，進行回歸填補法驗證；

將通過回歸填補法驗證的數據，重新加入對應的目標知識庫。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，在通過知識圖譜技術對所述標準數據進行處理，確定若干個巖性油氣藏案例分別對應的若干個知識圖譜之后，所述方法還包括：

將知識圖譜中的包含的數據根據相關性以及關聯關系進行分組，以使各數據在所述分組中所占的比例大于第二預設閾值；

將所述若干個知識圖譜輸入到神經網絡模型中，以訓練神經網絡模型，得到巖性油氣藏分析模型，具體包括：將若干個知識圖譜分別以分組的形式輸入到神經網絡模型中，以訓練神經網絡模型，得到巖性油氣藏分析模型。

7.根據權利要求1所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，所述采集待勘測地的地震波數據，具體包括：

基于所述待勘測地的地質構造，確定所述待勘測地的地震測線；

將檢波器等間距的設置于所述地震測線上；

在激發地震波后，基于所述檢波器接收所述地震波數據。

8.根據權利要求7所述的一種基于大數據的巖性油氣藏的勘測和描述方法，其特征在于，在基于所述檢波器接收所述地震波數據之后，所述方法還包括：

基于所述地震波數據以及地震相干體算法，確定所述地震波數據的第一相干數據體；其中，所述第一相干數據體用于描述各地層間的相干性；

將所述第一相干數據體通過黑塞矩陣處理，確定第二相干數據體；其中，所述第二相干數據體相比于所述第一相干數據體，各地層間數據的不相干性更強；

基于所述第二相干數據體，將所述地震波數據進行數據不相干性增強處理。