页岩气井数据采集方法及系统技术方案

本申请实施例提供的页岩气井数据采集方法及系统，通过获取目标样品对应的页岩气井电镜图像，再将页岩气井电镜图像输入到岩性识别算法，依据该岩性识别算法对页岩气井电镜图像进行样品岩性确定，最后获取该岩性识别算法执行得到的页岩气井电镜图像对应的样品岩性确定结果

【技术实现步骤摘要】
页岩气井数据采集方法及系统


[0001]本申请涉及数据处理
、
图像处理
、
机器学习领域，具体而言，涉及一种页岩气井数据采集方法及系统
。

技术介绍

[0002]页岩气储层是页岩气的主要富集场所，在页岩气勘探开发过程中，对于页岩气井的数据采集，涉及页岩气井岩扫描电镜图像
。
对于获取的页岩气井电镜图像，由于其具有丰富的地质信息，可以通过对其进行分析得到页岩气页岩的岩性，以便得到基础勘探信息
。
但是，目前对页岩气井电镜图像的岩性分析局限于人员的个人经验和人工效率，不能做到高效准确和自动识别
。

技术实现思路

[0003]本申请的目的在于提供一种页岩气井数据采集方法及系统
。
[0004]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得
。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供一种页岩气井数据采集方法，应用于数据采集系统，所述方法包括：
[0006]获取目标样品对应的页岩气井电镜图像；
[0007]将所述页岩气井电镜图像输入到岩性识别算法，依据所述岩性识别算法对所述页岩气井电镜图像进行样品岩性确定；所述岩性识别算法为通过算法质量评估系数
L1、
算法质量评估系数
L2
和分类质量评估系数优化原始岩性识别算法的算法配置变量获得的；所述算法质量评估系数
L1
为通过同一页岩气井电镜示例图像的第一示例载体和第二示例载体进行质量评估系数运算获得的；所述算法质量评估系数
L2
为通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行质量评估系数运算获得的；页岩气井电镜示例图像的第一示例载体是依据优化好的岩性识别算法抽取获得的；页岩气井电镜示例图像的第二示例载体是依据所述原始岩性识别算法抽取获得的；所述分类质量评估系数为通过所述原始岩性识别算法对页岩气井电镜示例图像的第二示例载体进行样品岩性确定得到的样品岩性确定结果获得的；所述页岩气井电镜示例图像归于页岩气井电镜示例图像库，所述页岩气井电镜示例图像库涵盖归于所述优化好的岩性识别算法对应的历史样品岩性的页岩气井电镜示例图像和归于更新样品岩性的页岩气井电镜示例图像；
[0008]获取所述岩性识别算法执行得到的所述页岩气井电镜图像对应的样品岩性确定结果
。
[0009]可选地，所述岩性识别算法通过如下步骤进行优化：
[0010]调取页岩气井电镜示例图像库；所述页岩气井电镜示例图像库涵盖归于优化好的岩性识别算法对应的历史样品岩性的页岩气井电镜示例图像和归于更新样品岩性的页岩气井电镜示例图像；
[0011]依据所述优化好的岩性识别算法分别抽取所述页岩气井电镜示例图像库中各个页岩气井电镜示例图像分别对应的第一示例载体；
[0012]依据原始岩性识别算法分别抽取每个所述页岩气井电镜示例图像分别对应的第二示例载体，以及通过每一所述第二示例载体进行样品岩性确定，通过获得的各第一样品岩性确定结果确定分类质量评估系数；
[0013]通过同一页岩气井电镜示例图像的第一示例载体和第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L1
，通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L2
；
[0014]通过所述算法质量评估系数
L1、
所述算法质量评估系数
L2
和所述分类质量评估系数优化所述原始岩性识别算法的算法配置变量并持续进行优化，在达到预设的优化停止条件的情况下，停止优化，获得目标岩性识别算法
。
[0015]可选地，所述通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L2
，包括：
[0016]将每一页岩气井电镜示例图像分别与所述页岩气井电镜示例图像库中的每一页岩气井电镜示例图像组合得到页岩气井电镜示例图像对，得到多个页岩气井电镜示例图像对；
[0017]分别通过各个页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行匹配性度量，依据度量获得的匹配评分计算各个所述页岩气井电镜示例图像对分别对应的质量评估子系数；
[0018]通过目标页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数得到算法质量评估系数
L2
，所述目标页岩气井电镜示例图像对为对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像的页岩气井电镜示例图像对
。
[0019]可选地，所述依据度量获得的匹配评分计算各个所述页岩气井电镜示例图像对分别对应的质量评估子系数，包括：
[0020]对于每一页岩气井电镜示例图像对应的匹配评分，将所述匹配评分与匹配评分阈值相减得到匹配评分差；
[0021]如果所述匹配评分小于所述匹配评分阈值，则将最小质量评估系数作为所述页岩气井电镜示例图像对应的质量评估子系数；
[0022]如果所述匹配评分不小于所述匹配评分阈值，则将所述匹配评分差作为所述页岩气井电镜示例图像对应的质量评估子系数；
[0023]所述通过目标页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数得到算法质量评估系数
L2
，包括：
[0024]针对每一页岩气井电镜示例图像对，获取所述页岩气井电镜示例图像对包括的页岩气井电镜示例图像对应的样品岩性标记，通过所述样品岩性标记获取所述页岩气井电镜示例图像对对应的特征算子结果；所述特征算子结果依据特征算子进行获取，在所述页岩气井电镜示例图像对包括的页岩气井电镜示例图像对应的样品岩性标记相同的情况下，依据所述特征算子获取得到的特征算子结果为第一结果，在所述页岩气井电镜示例图像对包括的页岩气井电镜示例图像对应的样品岩性标记相同的情况下，依据所述特征算子获取得到的特征算子结果为第二结果；
[0025]如果确定获得的特征算子结果为第一结果，则保存所述页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数，得到所述页岩气井电镜示例图像对对应的目标质量评估子系数，如果确定获得的特征算子结果为第二结果，则删除所述页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数，得到所述页岩气井电镜示例图像对对应的目标质量评估子系数；
[0026]通过各个页岩气井电镜示例图像对分别对应的目标质量评估子系数得到算法质量评估系数
L2。
[0027]可选地，在所述通过所述算法质量评估系数
L1、
所述算法质量评估系数
L2
和所述分类质量评估系数优化所述原始岩性识别算法的算法配置变量并持续进行优化之前，所述方法还包括：
[0028]通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对对应的第一示例载体和第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L3
；
[0029]所述通过所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种页岩气井数据采集方法，其特征在于，应用于数据采集系统，所述方法包括：获取目标样品对应的页岩气井电镜图像；将所述页岩气井电镜图像输入到岩性识别算法，依据所述岩性识别算法对所述页岩气井电镜图像进行样品岩性确定；所述岩性识别算法为通过算法质量评估系数
L1、
算法质量评估系数
L2
和分类质量评估系数优化原始岩性识别算法的算法配置变量获得的；所述算法质量评估系数
L1
为通过同一页岩气井电镜示例图像的第一示例载体和第二示例载体进行质量评估系数运算获得的；所述算法质量评估系数
L2
为通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行质量评估系数运算获得的；页岩气井电镜示例图像的第一示例载体是依据优化好的岩性识别算法抽取获得的；页岩气井电镜示例图像的第二示例载体是依据所述原始岩性识别算法抽取获得的；所述分类质量评估系数为通过所述原始岩性识别算法对页岩气井电镜示例图像的第二示例载体进行样品岩性确定得到的样品岩性确定结果获得的；所述页岩气井电镜示例图像归于页岩气井电镜示例图像库，所述页岩气井电镜示例图像库涵盖归于所述优化好的岩性识别算法对应的历史样品岩性的页岩气井电镜示例图像和归于更新样品岩性的页岩气井电镜示例图像；获取所述岩性识别算法执行得到的所述页岩气井电镜图像对应的样品岩性确定结果
。2.
如权利要求1所述的页岩气井数据采集方法，其特征在于，所述岩性识别算法通过如下步骤进行优化：调取页岩气井电镜示例图像库；所述页岩气井电镜示例图像库涵盖归于优化好的岩性识别算法对应的历史样品岩性的页岩气井电镜示例图像和归于更新样品岩性的页岩气井电镜示例图像；依据所述优化好的岩性识别算法分别抽取所述页岩气井电镜示例图像库中各个页岩气井电镜示例图像分别对应的第一示例载体；依据原始岩性识别算法分别抽取每个所述页岩气井电镜示例图像分别对应的第二示例载体，以及通过每一所述第二示例载体进行样品岩性确定，通过获得的各第一样品岩性确定结果确定分类质量评估系数；通过同一页岩气井电镜示例图像的第一示例载体和第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L1
，通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L2
；通过所述算法质量评估系数
L1、
所述算法质量评估系数
L2
和所述分类质量评估系数优化所述原始岩性识别算法的算法配置变量并持续进行优化，在达到预设的优化停止条件的情况下，停止优化，获得目标岩性识别算法
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L2
，包括：将每一页岩气井电镜示例图像分别与所述页岩气井电镜示例图像库中的每一页岩气井电镜示例图像组合得到页岩气井电镜示例图像对，得到多个页岩气井电镜示例图像对；分别通过各个页岩气井电镜示例图像对分别对应的第二示例载体进行匹配性度量，依据度量获得的匹配评分计算各个所述页岩气井电镜示例图像对分别对应的质量评估子系数；通过目标页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数得到算法质量评估系数
L2
，
所述目标页岩气井电镜示例图像对为对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像的页岩气井电镜示例图像对
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据度量获得的匹配评分计算各个所述页岩气井电镜示例图像对分别对应的质量评估子系数，包括：对于每一页岩气井电镜示例图像对应的匹配评分，将所述匹配评分与匹配评分阈值相减得到匹配评分差；如果所述匹配评分小于所述匹配评分阈值，则将最小质量评估系数作为所述页岩气井电镜示例图像对应的质量评估子系数；如果所述匹配评分不小于所述匹配评分阈值，则将所述匹配评分差作为所述页岩气井电镜示例图像对应的质量评估子系数；所述通过目标页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数得到算法质量评估系数
L2
，包括：针对每一页岩气井电镜示例图像对，获取所述页岩气井电镜示例图像对包括的页岩气井电镜示例图像对应的样品岩性标记，通过所述样品岩性标记获取所述页岩气井电镜示例图像对对应的特征算子结果；所述特征算子结果依据特征算子进行获取，在所述页岩气井电镜示例图像对包括的页岩气井电镜示例图像对应的样品岩性标记相同的情况下，依据所述特征算子获取得到的特征算子结果为第一结果，在所述页岩气井电镜示例图像对包括的页岩气井电镜示例图像对应的样品岩性标记相同的情况下，依据所述特征算子获取得到的特征算子结果为第二结果；如果确定获得的特征算子结果为第一结果，则保存所述页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数，得到所述页岩气井电镜示例图像对对应的目标质量评估子系数，如果确定获得的特征算子结果为第二结果，则删除所述页岩气井电镜示例图像对对应的质量评估子系数，得到所述页岩气井电镜示例图像对对应的目标质量评估子系数；通过各个页岩气井电镜示例图像对分别对应的目标质量评估子系数得到算法质量评估系数
L2。5.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过所述算法质量评估系数
L1、
所述算法质量评估系数
L2
和所述分类质量评估系数优化所述原始岩性识别算法的算法配置变量并持续进行优化之前，所述方法还包括：通过对应不同岩性的页岩气井电镜示例图像对对应的第一示例载体和第二示例载体进行质量评估系数运算，得到算法质量评估系数
L3
；所述通过所述算法质量评估系数
L1、
所述算法质量评估系数
L2
和所述分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳杰，陈满，王荣德，朱君，刘虎，李洪浪，吴凯佳，曹洋，廖伟，
申请(专利权)人：成都川油瑞飞科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：