微生物碳酸盐岩岩相的确定方法、装置、介质及电子设备与流程

本申请涉及微生物碳酸盐岩油气藏勘探开发，特别地涉及微生物碳酸盐岩岩相的确定方法、装置、介质及电子设备。

背景技术：

1、微生物碳酸盐岩油藏是近些年勘探开发的热点，尤其是南大西洋深水领域，取得了一系列世界级油气发现。但由于深水勘探开发的取心成本限制，岩心资料有限，加之微生物碳酸盐岩岩相复杂，不同类型岩相矿物成分相近、测井曲线特征重叠严重，现有的识别方法准确度低(准确率低于50％)，难以满足生产需要。

技术实现思路

1、针对上述问题，本申请提供一种微生物碳酸盐岩岩相的确定方法、装置、介质及电子设备。

2、本申请提供了一种微生物碳酸盐岩岩相的确定方法，包括：

3、获取目标区域中微生物碳酸盐岩的岩相数据和所述目标区域中样本井的多条测井曲线；

4、基于岩相数据确定至少一个数据集，每个数据集中的岩相数据之间的相似度大于相似度阈值；

5、对多条测井曲线进行重要性分析，确定目标测井曲线；

6、基于至少一个数据集和所述目标测井曲线确定目标预测模型，以基于所述目标预测模型对所述微生物碳酸盐岩岩相进行识别。

7、在一些实施例中，所述基于岩相数据确定至少一个数据集，包括：

8、基于所述目标区域的地质分层信息将所述岩相数据分为至少一个数据集；

9、基于所述目标区域的岩心资料确定小于预设阈值的岩相；

10、去除各个数据集中小于预设阈值的岩相对应的岩相数据。

11、在一些实施例中，所述对多条测井曲线进行敏感性和重要性分析，确定目标测井曲线，包括：

12、对多条测井曲线进行重要性分析得到重要性计算结果；

13、将所述重要性计算结果进行排序，得到重要性排序结果；

14、将重要性排序结果中大于预设的重要性阈值的重要性计算结果对应的测井曲线确定为目标测井曲线。

15、在一些实施例中，所述目标测井曲线包括：自然伽马能谱测井钾曲线、自然伽马能谱测井钍曲线和自然伽马能谱测井铀曲线。

16、在一些实施例中，所述基于至少一个数据集和所述目标测井曲线构建目标预测模型，包括：

17、获取目标算法的初始模型，所述目标算法包括：k临近算法、决策树算法、逻辑回归算法、支持向量机算法、梯度提升决策树算法、随机森林算法；

18、以目标测井曲线为各个初始模型的输入，各个数据集为各个初始模型的输出，对各个初始模型进行训练；

19、并确定训练后的各个初始模型的准确率；

20、至少基于准确率确定目标预测模型。

21、在一些实施例中，所述方法还包括：

22、确定各个初始模型的训练耗时；

23、所述至少基于准确率确定为目标预测模型，包括：

24、基于所述训练耗时和所述准确率确定目标预测模型。

25、在一些实施例中，所述目标预测模型基于随机森林算法的初始模型训练得到。

26、本申请实施例提供一种微生物碳酸盐岩岩相的确定装置，包括：

27、第一获取模块，用于获取目标区域中微生物碳酸盐岩的岩相数据和所述目标区域中样本井的多条测井曲线；

28、第一确定模块，用于基于岩相数据确定至少一个数据集，每个数据集中的岩相数据之间的相似度大于相似度阈值；

29、第二确定模块，用于对多条测井曲线进行重要性分析，确定目标测井曲线；

30、第三确定模块，用于基于至少一个数据集和所述目标测井曲线确定目标预测模型，以基于所述目标预测模型对所述微生物碳酸盐岩岩相进行识别。

31、本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行上述任意一项所述微生物碳酸盐岩岩相的确定方法。

32、本申请实施例提供一种计算机存储介质，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现上述任一项所述微生物碳酸盐岩岩相的确定方法。

33、本申请提供的一种微生物碳酸盐岩岩相的确定方法、装置、介质及电子设备，通过岩相数据确定至少一个数据集，每个数据集中的岩相数据之间的相似度大于相似度阈值，能够降低数据的不均衡性；然后对多条测井曲线进行重要性分析，确定目标测井曲线；基于至少一个数据集和所述目标测井曲线构建目标预测模型，以基于所述目标预测模型对所述微生物碳酸盐岩岩相进行识别，能够提高识别微生物碳酸盐岩岩相的准确性。

技术特征：

1.一种微生物碳酸盐岩岩相的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于岩相数据确定至少一个数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多条测井曲线进行重要性分析，确定目标测井曲线，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标测井曲线包括：自然伽马能谱测井钾曲线、自然伽马能谱测井钍曲线和自然伽马能谱测井铀曲线。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少一个数据集和所述目标测井曲线确定目标预测模型，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型基于随机森林算法的初始模型训练得到。

8.一种微生物碳酸盐岩岩相的确定装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1至7任意一项所述微生物碳酸盐岩岩相的确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现如权利要求1至7中任一项所述微生物碳酸盐岩岩相的确定方法。

技术总结
本申请提供的一种微生物碳酸盐岩岩相的确定方法及相关设备，通过岩相数据确定至少一个数据集，每个数据集中的岩相数据之间的相似度大于相似度阈值，能够降低数据的不均衡性；然后对多条测井曲线进行重要性分析，确定目标测井曲线；基于至少一个数据集和所述目标测井曲线构建目标预测模型，以基于所述目标预测模型对所述微生物碳酸盐岩岩相进行识别，能够提高识别微生物碳酸盐岩岩相的准确性。

技术研发人员：朱奕璇,张忠民,孙建芳,徐海,张德民,季敏,黄家宸
受保护的技术使用者：中国石油化工股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16