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公开(公告)号：CN117633658A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410104451.3
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/2321 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0985
Abstract: 本发明实施例提供一种岩石储层岩性识别方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取常规测井数据，其中，包括预设的多条测井曲线的深度数据及其对应的测井曲线值；根据深度数据构建深度节点，并将多条测井曲线值对应深度数据的测井曲线值作为节点特征赋予深度节点；获取深度节点间的关联关系，根据深度节点间的关联关系在深度节点间创建边，得到至少一个图结构数据；将至少一个图结构数据分别输入到岩性识别模型，输出深度节点对应的岩性识别结果；其中，岩性识别模型是基于图卷积神经网络训练获取的。本发明实施例提供的岩石储层岩性识别方法及系统，提高了岩性识别的准确性、稳定性、鲁棒性，并提高了泛化能力。
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公开(公告)号：CN117420167A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311718080.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京大学
IPC: G01N23/2254 , G01N23/2202 , G01N27/62 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及油气地质技术领域，提供一种对深层陆相页岩天然裂缝方解石充填物测年的方法，包括：获取包含方解石充填物的待测岩心样品；针对待测岩心样品的同一区域，分别制成阴极发光片和激光片；在阴极发光条件下对阴极发光片进行观测，得到阴极发光图像，并识别得到阴极发光图像上的方解石分布区域；将阴极发光图像上的方解石分布区域映射到激光片上，得到激光片的激光剥蚀待测区域，并在激光剥蚀待测区域上标定若干个剥蚀待测点；对剥蚀待测点进行激光剥蚀，并对所得剥蚀产物进行同位素检测，基于同位素检测结果进行方解石充填物测年。该方法能够对深层陆相页岩天然裂缝的不同类型充填物中不同期次方解石的分布范围进行准确标定。
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公开(公告)号：CN117574269B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410064155.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01V11/00 , E21B49/08
Abstract: 本发明实施例提供一种陆相页岩储层天然裂缝智能识别方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取常规测井数据；其中，常规测井数据包括预设的多条测井曲线的采样点的深度数据及对应的测井曲线值；根据采样点的深度数据、测井曲线值及岩性识别结果构建图数据；将图数据输入预先训练好的天然裂缝识别模型，得到采样点对应的天然裂缝识别结果；其中，天然裂缝识别模型是基于图卷积神经网络，以部分采样点的对应的天然裂缝标注数据通过模型训练得到的。本发明实施例提供的陆相页岩储层天然裂缝智能识别方法及系统，提高了油气储层天然裂缝识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117420167B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311718080.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京大学
IPC: G01N23/2254 , G01N23/2202 , G01N27/62 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及油气地质技术领域，提供一种对深层陆相页岩天然裂缝方解石充填物测年的方法，包括：获取包含方解石充填物的待测岩心样品；针对待测岩心样品的同一区域，分别制成阴极发光片和激光片；在阴极发光条件下对阴极发光片进行观测，得到阴极发光图像，并识别得到阴极发光图像上的方解石分布区域；将阴极发光图像上的方解石分布区域映射到激光片上，得到激光片的激光剥蚀待测区域，并在激光剥蚀待测区域上标定若干个剥蚀待测点；对剥蚀待测点进行激光剥蚀，并对所得剥蚀产物进行同位素检测，基于同位素检测结果进行方解石充填物测年。该方法能够对深层陆相页岩天然裂缝的不同类型充填物中不同期次方解石的分布范围进行准确标定。(56)对比文件Norma Betania Palacios-García等.U–Pbcalcite dating of brittle deformation inPermian carbonates within the Chicomuselofold and thrust belt, SE Mexico.Journalof Structural Geology.2023,第171卷104863.
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公开(公告)号：CN117574269A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410064155.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01V11/00 , E21B49/08
Abstract: 本发明实施例提供一种陆相页岩储层天然裂缝智能识别方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取常规测井数据；其中，常规测井数据包括预设的多条测井曲线的采样点的深度数据及对应的测井曲线值；根据采样点的深度数据、测井曲线值及岩性识别结果构建图数据；将图数据输入预先训练好的天然裂缝识别模型，得到采样点对应的天然裂缝识别结果；其中，天然裂缝识别模型是基于图卷积神经网络，以部分采样点的对应的天然裂缝标注数据通过模型训练得到的。本发明实施例提供的陆相页岩储层天然裂缝智能识别方法及系统，提高了油气储层天然裂缝识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118088177B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410193086.8
申请日：2024-02-21
Applicant: 北京大学
IPC: E21B49/00 , E21B47/002 , G01V3/18 , G06V20/10 , G06V10/42
Abstract: 本发明涉及油气地质技术领域，本发明提供一种裂缝属性获取方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待分析区域内的各口钻井处的成像测井图像；确定各所述成像测井图像中的区域裂缝、断控裂缝以及高导裂缝；获取所述区域裂缝以及所述断控裂缝的第一属性参数，并获取所述高导裂缝的第二属性参数，其中，所述第一属性参数包括发育深度、方位、倾角、区域裂缝密度以及断控裂缝密度，所述第二属性参数包括开度；基于所述待分析区域内的各口钻井的所述第一属性参数以及所述第二属性参数，确定所述待分析区域内的裂缝分布规律。本发明实现了能够准确获取深层陆相页岩不同成因类型天然裂缝的属性。
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公开(公告)号：CN118088177A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410193086.8
申请日：2024-02-21
Applicant: 北京大学
IPC: E21B49/00 , E21B47/002 , G01V3/18 , G06V20/10 , G06V10/42
Abstract: 本发明涉及油气地质技术领域，本发明提供一种裂缝属性获取方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待分析区域内的各口钻井处的成像测井图像；确定各所述成像测井图像中的区域裂缝、断控裂缝以及高导裂缝；获取所述区域裂缝以及所述断控裂缝的第一属性参数，并获取所述高导裂缝的第二属性参数，其中，所述第一属性参数包括发育深度、方位、倾角、区域裂缝密度以及断控裂缝密度，所述第二属性参数包括开度；基于所述待分析区域内的各口钻井的所述第一属性参数以及所述第二属性参数，确定所述待分析区域内的裂缝分布规律。本发明实现了能够准确获取深层陆相页岩不同成因类型天然裂缝的属性。
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公开(公告)号：CN117633658B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410104451.3
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/2321 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0985
Abstract: 本发明实施例提供一种岩石储层岩性识别方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取常规测井数据，其中，包括预设的多条测井曲线的深度数据及其对应的测井曲线值；根据深度数据构建深度节点，并将多条测井曲线值对应深度数据的测井曲线值作为节点特征赋予深度节点；获取深度节点间的关联关系，根据深度节点间的关联关系在深度节点间创建边，得到至少一个图结构数据；将至少一个图结构数据分别输入到岩性识别模型，输出深度节点对应的岩性识别结果；其中，岩性识别模型是基于图卷积神经网络训练获取的。本发明实施例提供的岩石储层岩性识别方法及系统，提高了岩性识别的准确性、稳定性、鲁棒性，并提高了泛化能力。
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公开(公告)号：CN117409408A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311725522.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，本发明提供一种层理缝参数获取方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取目标层理缝的扫描电镜图像，确定所述扫描电镜图像对应的二值图像；基于所述二值图像，确定所述目标层理缝的孔隙度和比表面积；对所述二值图像对应的图像矩阵进行分水岭分割，得到所述目标层理缝的平均孔隙半径和孔径标准偏差。本发明通过获取目标层理缝的扫描电镜图像，进一步确定扫描电镜图像对应的二值图像，然后基于二值图像确定目标层理缝的参数之中的孔隙度和比表面积，最后对二值图像对应的图像矩阵进行分水岭分割，得到目标层理缝的参数之中的平均孔隙半径和孔径标准偏差。实现了层理缝参数的准确获取。
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公开(公告)号：CN119785121A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510279979.9
申请日：2025-03-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06Q10/063 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于孔隙‑裂缝的页岩储层分类评价方法和系统，涉及油气地质技术领域，包括：S1、对待分类评价页岩储层的电镜图像进行扫描，识别页岩储层的不同类型储集空间；S2、根据储集空间的识别结果，对页岩储层的储集空间参数进行提取；S3、基于储集空间参数及预先获取的页岩储层的视域面积，计算页岩储层的评价参数；S4、将评价参数及预先计算得到的各评价参数的权重值输入预先构建的分类评价模型，计算得到页岩储层的评价系数；S5、基于评价系数，对页岩储层进行分类评价。本发明可在微观上对页岩储层进行定量评价，与传统的页岩储层评价方法相比，本发明以孔隙裂缝微观特征为基础，对页岩储层评价更为直观和准确。
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