基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法及装置，该方法包括：获取目标工区的露头数据及多个储层岩样的岩样数据；露头数据包括储层露头的第一表层三维激光点云数据；岩样数据包括储层岩样的第二表层三维激光点云数据及总有机碳TOC含量实测值；根据多个储层岩样的第二表层三维激光点云数据及TOC含量实测值构建TOC含量预测模型；TOC含量预测模型为表征激光强度值与TOC含量的关系曲线；根据第一表层三维激光点云数据构建储层露头的数字露头表层模型；根据TOC含量预测模型表征数字露头表层模型上所有点云处的TOC含量。本申请实施例可以准确、快速地获取页岩气储层的TOC含量。

Prediction Method and Device of Shale Organic Carbon Content Based on Digital Outcrop Model

The embodiment of this application provides a shale organic carbon content prediction method and device based on Digital Outcrop model, which includes: acquiring outcrop data of target area and rock sample data of multiple reservoir rock samples; outcrop data includes three-dimensional laser point cloud data of the first surface layer of reservoir outcrop; and rock sample data includes reservoir rock samples. The second surface three-dimensional laser point cloud data and the measured TOC content of total organic carbon; the TOC content prediction model is constructed based on the second surface three-dimensional laser point cloud data of multiple reservoir samples and the measured TOC content; the TOC content prediction model is a curve representing the relationship between laser intensity and TOC content; and the first surface three-dimensional laser point is used to predict TOC content. The Digital Outcrop surface model of reservoir outcrop is constructed by cloud data, and the TOC content of some clouds on the Digital Outcrop surface model is characterized by TOC content prediction model. The application embodiment can accurately and rapidly obtain TOC content of shale gas reservoir.

【技术实现步骤摘要】
基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法及装置
本申请涉及非常规油气勘探
，尤其是涉及一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法及装置。
技术介绍
页岩储层是我国油气勘探开发的重要领域，而总有机碳(TotalOrganicCarbon，TOC)含量可以反映页岩的生烃潜力。因此，准确、快速地获取页岩气储层的TOC含量有利于提高对储层产能和地下油气的评价，对页岩气的开发具有重要意义。页岩储层露头是地下页岩储层的真实刻画，对露头的调查和解剖是建立地下储层地质模型的有效手段。目前获取页岩储层露头TOC含量最常用的方法是钻取岩心并进行岩心分析。虽然这种方法可以获得高精度的TOC含量，但存在岩心样品有限、岩心分析费用高、耗时长以及无法刻画露头上TOC含量的平面分布等不足。有鉴于此，如何准确、快速地获取页岩气储层的TOC含量是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法及装置，以准确、快速地获取页岩气储层的TOC含量。为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，包括：获取目标工区的露头本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，其特征在于，包括：获取目标工区的露头数据及多个储层岩样的岩样数据；所述露头数据包括储层露头的第一表层三维激光点云数据；所述岩样数据包括储层岩样的第二表层三维激光点云数据及总有机碳TOC含量实测值；根据多个储层岩样的第二表层三维激光点云数据及TOC含量实测值构建TOC含量预测模型；所述TOC含量预测模型为表征激光强度值与TOC含量的关系曲线；根据所述第一表层三维激光点云数据构建所述储层露头的数字露头表层模型；根据所述TOC含量预测模型表征所述数字露头表层模型上所有点云处的TOC含量。

【技术特征摘要】
1.一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，其特征在于，包括：获取目标工区的露头数据及多个储层岩样的岩样数据；所述露头数据包括储层露头的第一表层三维激光点云数据；所述岩样数据包括储层岩样的第二表层三维激光点云数据及总有机碳TOC含量实测值；根据多个储层岩样的第二表层三维激光点云数据及TOC含量实测值构建TOC含量预测模型；所述TOC含量预测模型为表征激光强度值与TOC含量的关系曲线；根据所述第一表层三维激光点云数据构建所述储层露头的数字露头表层模型；根据所述TOC含量预测模型表征所述数字露头表层模型上所有点云处的TOC含量。2.如权利要求1所述的基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，其特征在于，所述第二表层三维激光点云数据包括对应储层岩样表面上各点云处的三维坐标及对应的激光强度值；相应的，所述根据多个储层岩样的第二表层三维激光点云数据及TOC含量实测值构建TOC含量预测模型，包括：确定每个储层岩样的TOC含量实测值及其表面上所有点云处的激光强度值，并确定二者的相关关系；基于所述相关关系，对所述多个储层岩样中第一部分岩样的TOC含量及其表面上所有点云处的激光强度值进行拟合，从而获得所述目标工区的TOC含量预测模型。3.如权利要求2所述的基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，其特征在于，所述根据多个储层岩样的第二表层三维激光点云数据及TOC含量实测值构建TOC含量预测模型，还包括：在获得TOC含量预测模型之后，将所述多个储层岩样中第二部分岩样的表面上所有点云处的激光强度值代入所述TOC含量预测模型，获得对应的TOC含量预测值；将所述TOC含量预测值与所述第二部分岩样对应的TOC含量实测值进行比较，如果TOC含量预测值与对应TOC含量实测值的均方根误差小于预设第一阈值，且所述TOC含量预测模型的拟合优度大于预设第二阈值，则将当前的TOC含量预测模型确定为所述目标工区的TOC含量预测模型。4.如权利要求1所述的基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，其特征在于，所述根据所述第一表层三维激光点云数据构建所述储层露头的数字露头表层模型，包括：将所述第一表层三维激光点云数据向多个指定的空间方向投影，获得多个投影面；确定所述多个投影面中的最大者，并将所述最大者作为最佳趋势面；根据所述最佳趋势面构建三角网；基于所述储层露头各位置点的高程将所述三角网扩展至三维空间，形成所述储层露头的数字露头表层模型。5.如权利要求4所述的基于数字露头模型的页岩有机碳含量预测方法，其特征在于，所述露头数据还包括储层露头的RGB数字影像，所述RGB数字影像携带有所述储层露头的纹理信息和颜色信息；相应的，在将所述第一表层三维激光点云数据向多个指定的空间方向投影之前，先将所述第一表层三维激光点云数据中每个三维激光点云的位置点与所述RGB数字影像上对应的位置点进行匹配，并将所述RGB数字影像上对应的位置点的纹理信息和颜色信息添加至对应的三维激光点云中，以形成所述储层露头的包含纹理信息和颜色信息的数字露头表层模型。6.一种基于数字露头模型的页岩有机碳含量...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾齐红，盛洁，张友焱，叶勇，于世勇，胡艳，王文志，马志国，邢学文，申晋利，刘松，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11