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申请/专利权人：长江大学

摘要：本发明公开了一种页岩气藏甜点区识别方法，涉及地质勘探技术领域，包括获取页岩气目标区域的对应井段压裂后产剖面产能贡献度评价结果；获取页岩气目标区域的声波时差测井数据、密度测井数据、自然伽马测井数据和补偿中子测井数据；基于分形几何学原理从声波时差测井数据、密度测井数据、自然伽马测井数据和补偿中子测井数据中分别计算奇异谱函数α、fα及相关RS分形维数D的值；将求得的奇异谱函数α、fα及相关RS分形维数D的值与井段压裂后产剖面产能贡献度评价结果直接对应，从而表征甜点区的高产段分形特征，确定甜点区的高产潜力层。

主权项：1.一种页岩气藏甜点区识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取页岩气目标区域的对应井段压裂后产剖面产能贡献度评价结果；获取页岩气目标区域的声波时差测井数据、密度测井数据、自然伽马测井数据和补偿中子测井数据；基于分形几何学原理从声波时差测井数据、密度测井数据、自然伽马测井数据和补偿中子测井数据中分别计算奇异谱函数α、fα及相关RS分形维数D的值；将奇异谱函数α、fα及相关RS分形维数D的值与对应井段压裂后产剖面产能贡献度评价结果相对应，表征甜点区的高产段分形特征，确定甜点区的高产潜力层；其中，α越大，则多重分形谱的光滑程度越高；fα越大，则多重分形谱大小峰值变化速度越快；多重分形谱宽度Δα越大，则振动信号分形结构不规则程度越高；分形维数D越大，则页岩储层的非均质性越强；声波时差测井数据的变化越复杂，则页岩储层的孔隙结构越复杂；自然伽马测井数据越大，则页岩储层的泥质含量越高、气藏含量越多、脆性矿物含量越高；补偿中子测井数据越小，则页岩储层的含氢指数越低、气藏含量越少；密度测井数据越小，则页岩储层的岩层密度越小；所述获取页岩气目标区域的对应井段压裂后产剖面产能贡献度评价结果，具体包括： 根据上式求得各井段相应的产能贡献度评价结果，具体为：产能贡献度1.2为高产；1.2产能贡献度0.6为中产；产能贡献度0.6为低产；所述获取页岩气目标区域的声波时差测井数据、密度测井数据、自然伽马测井数据和补偿中子测井数据，具体包括：声波时差测井数据通过声波发射器向井中发射高频声波脉冲，两声波接收器记录首波即纵波到达的时间差获取；时间差与地层孔隙率有关，声波时差曲线的变化越复杂则储层的孔隙结构越复杂；密度测井数据来源于散射的γ射线强度数据；同位素γ射线源向地层辐射γ射线，再用与伽马源相隔一定距离的探测器来测量经地层散射、吸收之后到达探测器的γ射线强度数据；当采用中低能量的γ射线照射井中地层岩石时，γ射线与地层岩石中的电子发生康普顿—吴有训效应；散射γ射线的强度越小，则电子密度越大，发生康普顿—吴有训效应散射的机会越多，散射后的伽马射线强度越小，则地层岩石的体积密度越大；自然伽马测井数据通过测量地层中的天然γ射线强度获得；粘土颗粒吸附放射性元素的能力高于其它骨架颗粒，因此自然伽马GR测井曲线能够反映储层中的泥质含量分布情况，泥质含量较高的储层具有较高的自然伽马值，同时自然伽马值与有机碳含量TOC值和脆性矿物含量正相关，页岩储层随GR值增大，TOC增大，储层气藏含量越多，脆性矿物含量越高；补偿中子测井数据通过测量井中地层附近超热中子和热中子分布状态获得；热中子分布与地层中的含氢量成反比，含氢量与地层中的水、油密切相关；因此，热中子分布密度越大，地层含氢量越少，地层孔隙度越小，储层气藏含量越少；所述基于分形几何学原理从声波时差测井数据、密度测井数据、自然伽马测井数据和补偿中子测井数据中分别计算奇异谱函数α、fα及相关RS分形维数D的值，具体包括：根据Hausdorff维数的定义计算质量指数τq： 根据勒让德变换，求得奇异谱函数α、fα与质量指数τq的关系为： fα＝qα-τq；RS分析通过在一条测井曲线的某个井段上选取M个采样点计算样点序列距离Rt,n和样点标准偏差St,n，将二者相比求得RS值；再在双对数坐标系中对logn～logRS进行线性回归，直线的斜率即Hurst指数H，根据Hurst指数H求得局部分形维数D；具体计算公式如下： D＝2-H；还包括利用页岩气藏甜点区识别方法评估页岩气藏产能，具体包括以下步骤：以页岩气藏甜点区多段压裂井产剖面对应的井段为训练对象，结合产剖面产能贡献率水平得到高、中、低产能评价指标作为后续标定对应测井段反映的高产、中产、低产层标志；收集训练对象相应井段的声波时差、密度、自然伽马和补偿中子测井数据，通过matlab编程构建多重分形奇异谱函数拾取方法；采用深度学习方法，以压裂产剖面产能评估指标为目标函数，搭建对应段测井数据的多重分形谱函数与产能之间的数据集，构建多重分形谱预测页岩气藏高产潜力层的深度预测模型；将待评估区域的测井数据输入训练后的多重分形谱预测页岩气藏高产潜力层的深度预测模型，获取页岩气藏的页岩气藏产能评估结果。

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