【技术实现步骤摘要】
一种储层成岩作用定量表征方法及装置
[0001]本专利技术涉及油气勘探领域，具体涉及一种储层成岩作用定量表征方法及装置。
技术介绍
[0002]储层成岩作用是油气存储、富集的根基，是油气勘探、开发的关键内容之一，然而目前对于储层成岩作用的表征一直是油气勘探领域难以解决的问题。目前对于储层成岩作用的研究主要是靠显微镜、扫描电镜进行取点采样，然后通过采样结果对成岩作用定性分析，不能定量地表征储层成岩作用的时空信息，无法提供储层定量评价所需的成岩作用真实有效的数据，因此对于油气富集区预测不准，导致油气勘探成功率、效率较低。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，有必要提供一种储层成岩作用定量表征方法及装置，用于解决现有技术中，无法定量表征储层成岩作用，导致油气富集区预测不准确，油气勘探成功率、效率较低的技术问题。
[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种储层成岩作用定量表征方法，包括：
[0005]获取储层成岩作用数据集，所述储层成岩作用数据集包括三维特征数据、成岩类型、成岩阶段和演化过程数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种储层成岩作用定量表征方法，其特征在于，包括：获取储层成岩作用数据集，所述储层成岩作用数据集包括三维特征数据、成岩类型、成岩阶段和演化过程数据；构建初始成岩阶段类型预测神经网络，以所述三维特征数据作为输入，所述成岩类型和成岩阶段为输出，训练所述初始成岩阶段类型预测神经网络，得到训练完备的成岩阶段类型预测神经网络；构建初始成岩演化神经网络，以所述三维特征数据、成岩类型和成岩阶段作为输入，所述演化过程数据作为输出，训练所述初始成岩演化神经网络，得到训练完备的成岩演化神经网络；获取待测储层的三维特征数据，以所述三维特征数据输入训练完备的成岩阶段类型预测神经网络，得到待测储层的成岩类型和成岩阶段，以所述待测储层的三维特征数据、成岩类型和成岩阶段输入训练完备的成岩演化神经网络，得到待测储层的演化过程数据，根据待测储层的演化过程数据，构建待测储层的成岩作用发育演化模型。2.根据权利要求1所述的储层成岩作用定量表征方法，其特征在于，所述获取储层成岩作用数据集，包括：基于历史成岩作用CT扫描图像，获取储层成岩作用的历史成岩特征数据及对应成岩阶段和成岩类型；根据所述历史成岩特征数据，构建储层成岩作用的三维特征数据；根据所述成岩阶段、成岩类型和三维特征数据，得到各储层成岩作用的演化过程数据。3.根据权利要求2所述的储层成岩作用定量表征方法，其特征在于，所述成岩特征数据包括沉积成岩结构、颗粒大小、形态孔隙度、成岩胶结类型、矿物百分含量和孔缝充填率；所述成岩类型包括压实作用、压溶作用、胶结作用、溶蚀作用、交代作用和重结晶作用；所述成岩阶段包括：同生成岩阶段、早成岩阶段、中成岩阶段、晚成岩阶段和表生成岩阶段。4.根据权利要求2所述的储层成岩作用定量表征方法，其特征在于，所述根据所述历史成岩特征数据，构建储层成岩作用的三维特征数据，包括：基于历史成岩作用CT扫描图像构建储层成岩作用的三维结构模型；根据所述三维结构模型和对应成岩特征数据构建储层成岩作用的三维特征数据。5.根据权利要求2所述的储层成岩作用定量表征方法，其特征在于，所述根据所述成岩阶段、成岩类型和三维特征数据，得到各储层成岩作用的演化过程数据，包括：根据所述成岩阶段和成岩类型，对所述三维特征数据进行时序排列得到时序三维数据；根据所述时序三维数据，反演各成岩类型的演化历史得到演化过程数据。6.根据权利要求1所述的储层成岩作用定量表征方法，其特征在于，所述构建初始成岩阶段类型预测神经网络，包括：构建成岩阶段拟合函数，所述成岩阶段拟合函数用于计算成岩阶段评价指数；构建成岩类型拟合函数，所述成岩类型拟合函数用于计算成岩类型区分指数；基于所述成岩阶段拟合函数和成岩类型拟合函数，构建初始成岩阶段类型预测神经网络。
7.根据权利要求6所述的储层成岩作用定量表...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘国文，胡智颖，高梦寒，李希元，付炜，胡望水，高飞跃，雷建军，
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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