恭喜中国石油集团西部钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司隋泽栋获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国石油集团西部钻探工程有限公司;中国石油天然气集团有限公司申请的专利深层页岩油储层综合分类、装置及电子设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119167239B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411657125.1,技术领域涉及:G06F18/2431;该发明授权深层页岩油储层综合分类、装置及电子设备是由隋泽栋;胡涛;黄卫东;陈向辉;吴文明;陈冲;杨庆军设计研发完成,并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本深层页岩油储层综合分类、装置及电子设备在说明书摘要公布了:本发明涉及一种储层分类技术领域,是一种深层页岩油储层综合分类、装置及电子设备,包括判断待分类深层页岩油储层的钻井液类型;响应于待分类深层页岩油储层为水基钻井液页岩油储层,则利用气测录井评价分类方法、岩屑热解录井评价分类方法和岩石脆性评价分类方法分别对待分类深层页岩油储层进行分类响应于待分类深层页岩油储层为油基钻井液页岩油储层,则利用气测录井评价分类方法、岩石脆性评价分类方法和页岩油储层含油性评价分类方法分别对待分类深层页岩油储层进行分类。本发明针对水基钻井液页岩油储层和油基钻井液页岩油储层的不同特性,使用不同的综合分类方法,使得储层分类的适应性更强,分类结果更准确。
本发明授权深层页岩油储层综合分类、装置及电子设备在权利要求书中公布了:1.一种深层页岩油储层综合分类方法,其特征在于,包括:判断待分类深层页岩油储层的钻井液类型;响应于待分类深层页岩油储层为水基钻井液页岩油储层,则利用气测录井评价分类方法、岩屑热解录井评价分类方法和岩石脆性评价分类方法分别对待分类深层页岩油储层进行分类,并依据综合分类标准对所有分类结果进行综合分析,得到待分类深层页岩油储层的分类结果,包括:利用气测录井数据确定气测全烃异常倍数,并结合第一分类标准获得第一储层分类结果,其中第一分类标准由多个气测全烃异常倍数阈值区间和对应的储层类型组成;利用XRF元素录井数据确定元素脆性指数,并结合第二分类标准获得第二储层分类结果,其中第二分类标准由多个元素脆性指数阈值区间和对应的储层类型组成;利用岩石热解法确定热解指数,并结合第四分类标准获得第四储层分类结果,其中第四分类标准由多个热解指数阈值区间和对应的储层类型组成;依据综合分类标准对第一储层分类结果、第二储层分类结果和第四储层分类结果进行综合分析,得到待分类深层页岩油储层的分类结果;响应于待分类深层页岩油储层为油基钻井液页岩油储层,则利用气测录井评价分类方法、岩石脆性评价分类方法和页岩油储层含油性评价分类方法分别对待分类深层页岩油储层进行分类,并依据综合分类标准对所有分类结果进行综合分析,得到待分类深层页岩油储层的分类结果,包括:利用气测录井数据确定气测全烃异常倍数,并结合第一分类标准获得第一储层分类结果,其中第一分类标准由多个气测全烃异常倍数阈值区间和对应的储层类型组成;利用XRF元素录井数据确定元素脆性指数,并结合第二分类标准获得第二储层分类结果,其中第二分类标准由多个元素脆性指数阈值区间和对应的储层类型组成;利用XRF元素录井数据获得骨架电阻率预测值,基于骨架电阻率预测值和骨架电阻率实测值的差值确定对应的第三储层分类结果,其中骨架电阻率实测值在随钻电阻率测井数据中获取;依据综合分类标准对第一储层分类结果、第二储层分类结果和第三储层分类结果进行综合分析,得到待分类深层页岩油储层的分类结果;其中,利用气测录井数据确定气测全烃异常倍数,并结合第一分类标准获得第一储层分类结果,其中第一分类标准由多个气测全烃异常倍数阈值区间和对应的储层类型组成,包括:利用气测录井数据确定全烃值,并基于钻井环境数据对全烃值进行校正; 其中,,为录井实时采集的钻井液密度,为重力加速度常数,为录井实时采集的井深;ZS为钻进1m地层所需的钻井时间;TG为全烃值;为井底地层温度,根据邻井资料井深的温度及区域地温梯度计算,;为录井实时采集的出口钻井液温度;为地面大气压力;利用页岩油储层全井段全烃值整体变化趋势线和校正后的全烃值,得到全烃异常倍数; 其中,TGy为全烃异常倍数;TGx为校正后的全烃值;y为页岩油储层全井段全烃值整体变化趋势线;将全烃异常倍数带入第一分类标准确定对应的第一储层分类结果,其中第一分类标准由多个气测全烃异常倍数阈值区间和对应的储层类型组成;其中,利用XRF元素录井数据获得骨架电阻率预测值,基于骨架电阻率预测值和骨架电阻率实测值的差值确定对应的第三储层分类结果,包括:在XRF元素录井数据中选择多个敏感元素,将其输入骨架电阻率预测模型,得到骨架电阻率预测值,其中骨架电阻率预测模型是利用若干样本对XGBoost回归模型进行训练得到,若干样本中的每个样本均包括多个敏感元素和骨架电阻率实测值的标识,多个敏感元素是获取XRF元素录井数据中各个元素的增益值,并筛选出增益值大于阈值的元素得到;计算骨架电阻率预测值和骨架电阻率实测值的差值,并将其带入第三分类标准确定对应的第三储层分类结果,其中第三分类标准由多个差值阈值区间和对应的储层类型组成。
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