【技术实现步骤摘要】
基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法
[0001]本专利技术属于非常规油气勘探、开发工程设计与应用
,具体涉及一种基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法。
技术介绍
[0002]非常规储层压裂三维缝网检测一直是油气勘探、开发工程长期需求解决而未根本解决的一项世界级技术顶级难题。因受目前成像测井、微地震分辨率低的技术原理限制,不能直观有效地获取位于地下几千米非常规储层人工压裂微裂缝发育网络,无法充分掌握非常规储层人工压裂微裂缝发育状况,导致后续的人工压裂效果评估、开发方案设计与实施无法得到技术保障。随着CT无损检测技术的出现,结合机器学习、深度学习及人工智能模拟技术,给非常规储层人工压裂缝网检测提供了全新的技术保障。随着油气勘探深入,常规油气可供勘探的领域越来越少,且取得新的发现越来越难。因此,非常规油气勘探逐渐成为目前及未来重点勘探领域,而且储层人工压裂的难度也会逐渐加大。非常规储层人工压裂改造是非常规油气勘探、开发效果、效益的基石,是非常规油气井钻探工程中核心内容之一。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、以非常规油气地质背景为依据,获取非常规储层岩石类型、埋藏深度、地层压力、岩心压裂缝网检测要求,基于钻井地质和工程设计中钻井方式与井型、取心保压保形要求,确认压裂前后取心保压保形套筒类型及型号;S2、采用全直径岩心CT扫描方法,对压裂前岩心进行系统CT扫描,采集岩心天然裂缝数据,建立天然裂缝灰度模型;通过已建立的天然裂缝灰度模型进行机器学习识别,以建立天然裂缝发育的网络三维模型;S3、采用全直径岩心CT扫描方法,对人工压裂后岩心进行系统CT扫描,采集岩心天然、人工压裂裂缝数据,建立天然、人工压裂裂缝灰度模型;通过已建立的天然、人工压裂裂缝灰度模型进行机器学习识别,以建立天然裂、人工压裂裂缝发育的混合网络三维模型;S4、采用深度学习方法,对步骤S2建立的网络三维模型和步骤S3建立的混合网络三维模型进行深度学习识别,建立岩心压裂前后的深度学习训练岩心裂缝三维缝网模型,进而建立全取心井段岩心压裂前后的深度学习裂缝三维缝网模型;S5、采用人工智能识别方法,对步骤S4建立的深度学习裂缝三维缝网模型进行智能识别与判断,从而提取岩心压裂后剔除天然裂缝后的净人工压裂裂缝三维缝网模型,进而表征取心层段各亚段天然裂缝发育程度及差异、人工压裂裂缝三维缝网及差异,评价天然裂缝对人工压裂裂缝三维缝网的控制作用及人工压裂效果,优选出优良压裂层段。2.根据权利要求1所述的基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法,其特征在于,所述步骤S1中,基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂三维缝网检测的压裂前后取心保压保形套筒类型及型号选择标准为:基于非常规岩石类型所选择的保压保形套筒类型及型号需保护在取心过程岩心不发生次生变化。3.根据权利要求2所述的基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂缝网检测方法,其特征在于,所述次生变化包括次生裂缝的产生。4.根据权利要求1或2所述的基于全直径岩心CT扫描的非常规储层压裂...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡望水,高梦寒,胡智颖,李相明,詹卓琛,熊平,
申请(专利权)人:武汉中旺亿能科技发展有限公司,
类型:发明
国别省市:
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