-
公开(公告)号：CN118090727B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410225780.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 宋岩 , 王雪莹 , 蒋恕 , 牛虎林 , 丁熊 , 袁雪皎 , 韩凤丽 , 姜林 , 姜振学 , 姜巍 , 黎菁 , 伍翊嘉 , 高智 , 唐田 , 杨成 , 彭军 , 李斌 , 陈雷 , 杨雪飞 , 刘依芃 , 李林涛 , 刘平
IPC: G01N21/84 , G06F17/10 , G06F17/16 , G01N27/626
Abstract: 本发明公开了一种碎屑岩物源定量识别方法，包括以下步骤：S1：确定研究区、目的层位、潜在物源区，并在所述目的层位的已知井和所述潜在物源区均匀取样，获得各取样地的岩石样品；S2：测定所述岩石样品的轻矿物含量、重矿物含量以及微量元素含量，并根据所述潜在物源区的测定结果建立标准模糊集，根据所述已知井的测定结果建立待识别模糊集；S3：对轻矿物、重矿物以及微量元素三种指标赋予其关于物源判别重要性的权重系数；S4：根据所述权重系数，计算所述待识别模糊集与所述标准模糊集之间的加权贴近度；S5：根据所述加权贴近度，按照择近原则确定所述目的层位的物源。本发明能够定量识别碎屑岩物源，有利于指导下一步油气勘探部署。
-
公开(公告)号：CN117349579B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311277481.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种孔隙结构联合表征方法，首先根据实际测量数据绘制CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线；然后对CO2表征曲线和N2表征曲线的重叠区域的两条曲线数据求平均值，拟合得到函数y’i＝f(x)；计算得到每个孔径xi对应的孔隙体积y’i，以xi为横坐标，y’i为纵坐标绘制曲线，即得到CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线；同样的方法对N2表征曲线和高压压汞表征曲线的重叠区域进行数据处理，得到N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线；将CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线和N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线与原来的CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线进行拼接得到联合表征曲线。
-
公开(公告)号：CN117349579A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311277481.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种孔隙结构联合表征方法，首先根据实际测量数据绘制CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线；然后对CO2表征曲线和N2表征曲线的重叠区域的两条曲线数据求平均值，拟合得到函数y’i＝f(x)；计算得到每个孔径xi对应的孔隙体积y’i，以xi为横坐标，y’i为纵坐标绘制曲线，即得到CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线；同样的方法对N2表征曲线和高压压汞表征曲线的重叠区域进行数据处理，得到N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线；将CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线和N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线与原来的CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线进行拼接得到联合表征曲线。
-
公开(公告)号：CN118609696B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410696142.X
申请日：2024-05-31
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 牛虎林 , 魏祥峰 , 吴伟 , 刘伟伟 , 刘若冰 , 蒋恕 , 丁熊 , 韩凤丽 , 王雪莹 , 郝景宇 , 陈斐然 , 王道军 , 杨雪飞 , 陈雷 , 程四洪 , 伍代禹 , 职天佑 , 魏富斌 , 杨一茗 , 徐亮 , 李勇军 , 袁雪皎 , 阮靖茹 , 唐维诗 , 苟珩峰 , 肖懿 , 彭军 , 李斌 , 刘金华 , 郑斌嵩 , 刘平 , 刘依芃 , 李林涛
Abstract: 本发明公开了一种富有机质页岩自封闭性定量评价方法，步骤S1、选择评价富有机质页岩自封闭性的地质参数；S2、取若干个富有机质页岩样本，测量每个样本的地质参数；S3、计算各地质参数的权重系数ωj′；S4、计算自封闭性评价系数S，并对S进行校正，得到校正的自封闭性评价系数S'，S5、根据S'建立富有机质页岩自封闭性评价标准如下：若S'≥0.6，代表自封闭性等级为极好；若0.45≤S'＜0.6，代表自封闭性等级为好；若0.3≤S'＜0.45，代表自封闭性等级为中；若S'＜0.3，代表自封闭性等级为差。本发明的方法定量评价页岩的自封闭性，可以更准确地预测页岩层系中页岩气的保存状况，从而提高对页岩气资源量的评估精度，降低勘探风险。
-
公开(公告)号：CN118090727A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410225780.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 宋岩 , 王雪莹 , 蒋恕 , 牛虎林 , 丁熊 , 袁雪皎 , 韩凤丽 , 姜林 , 姜振学 , 姜巍 , 黎菁 , 伍翊嘉 , 高智 , 唐田 , 杨成 , 彭军 , 李斌 , 陈雷 , 杨雪飞 , 刘依芃 , 李林涛 , 刘平
IPC: G01N21/84 , G06F17/10 , G06F17/16 , G01N27/626
Abstract: 本发明公开了一种碎屑岩物源定量识别方法，包括以下步骤：S1：确定研究区、目的层位、潜在物源区，并在所述目的层位的已知井和所述潜在物源区均匀取样，获得各取样地的岩石样品；S2：测定所述岩石样品的轻矿物含量、重矿物含量以及微量元素含量，并根据所述潜在物源区的测定结果建立标准模糊集，根据所述已知井的测定结果建立待识别模糊集；S3：对轻矿物、重矿物以及微量元素三种指标赋予其关于物源判别重要性的权重系数；S4：根据所述权重系数，计算所述待识别模糊集与所述标准模糊集之间的加权贴近度；S5：根据所述加权贴近度，按照择近原则确定所述目的层位的物源。本发明能够定量识别碎屑岩物源，有利于指导下一步油气勘探部署。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117710743A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311764967.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶深度学习法的深层固体沥青识别分类方法，步骤S1、获取取芯井测井数据、岩石薄片图像数据以及固体沥青反射率R，并对岩石薄片图像数据进行预处理，形成原始数据集；将原始数据集分为训练集和测试集；S2、计算深度学习值fi，然后根据固体沥青反射率R和深度学习值fi建立的固体沥青识别分类模型。S3、搭建神经网络模型，然后将训练集的数据作为输入层输入神经网络模型对模型进行训练。S4、将测试集数据输入训练后的神经网络模型中测试该模型的固体沥青识别准确率；S5、根据固体沥青识别分类模型来确定固体沥青类型。本发明通过神经网络算法完成固体沥青的识别，使得识别标准更加客观、真实、快速、准确。
-
公开(公告)号：CN117433950A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311386727.3
申请日：2023-10-24
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 王雪莹 , 丁熊 , 姜林 , 蒋恕 , 宋岩 , 姜振学 , 牛虎林 , 黎菁 , 伍翊嘉 , 高智 , 彭军 , 李斌 , 陈雷 , 杨雪飞 , 袁雪皎 , 韩凤丽 , 刘依芃 , 李林涛 , 刘平
Abstract: 本发明公开了一种深层海相页岩含气量定量预测方法，步骤S1、获取已知井的原始数据；S2、建立单井含气层段孔比表面积与吸附气含量之间的关系式，作为吸附气含量定量预测模型；S3、建立单井含气层段孔体积与游离气含量之间的关系式，作为游离气含量定量预测模型；S4、将吸附气含量与游离气含量求和，得到该井含气层段的总含气量；S5、按照步骤S1‑S4的方法，计算同一地区所有已知井的含气层段的吸附气含量、游离气含量以及总含气量；S6、分别绘制出该地区含气层段预测吸附气含量等值线图、预测游离气含量等值线图、预测总含气量等值线图；对该地区内任意未知井，从等值线图中读出该井的吸附气量、游离气量及总含气量。
-
公开(公告)号：CN113688922B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111009011.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/241 , G06N5/02 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种凝聚聚类无监督算法的流体类型识别方法，包括：获取储层中目标井所在区域的目标参数；计算单位孔隙体积岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度；重新整理目标数据；判断单位孔隙体积岩石氯化盐含量是否大于单位孔隙体积岩石氯化盐含量阈值，或者含水饱和度是否大于含水饱和度阈值；若大于等于，则判断该样本点所对应的储层目标井所在区域为水层；若小于，则不为水层，则剔除水层的数据点，选取剩下的样本点作为新的数据进行预处理，加载到凝聚聚类模型进行训练并且预测；通过地质工作者的经验和专家知识分析一类数据样本点，将输出结果的伪标签转换成真实标签输出流体分类真实结果。本发明提高了流体识别效率，减少投入成本。
-
公开(公告)号：CN113128477A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110537681.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习法的碎屑岩岩性识别方法及系统，包括：获取碎屑岩岩心薄片图像数据；将经过预处理的碎屑岩岩心薄片图像数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，得到当前碎屑岩各个岩性的概率；根据最大概率来确定碎屑岩岩性。系统，包括：数据集建立模块，用于获取碎屑岩岩心图像数据；数据预处理模块，主要功能对数据集经行划分、数据增强、数据标识；数据识别模块，用于将预处理模块的数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，输出各碎屑岩岩性的识别概率；岩性获取模块，用于确定最大概率对应的碎屑岩岩性。本发明优点是：提高碎屑岩岩性识别效率及准确率，减少投入成本，为油气地质勘探提供有益的地质依据。
-
公开(公告)号：CN119825351A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411888760.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 丁熊 , 徐铭浩 , 张思远 , 宋毅 , 唐松 , 李顺 , 易劲 , 徐唱 , 张本健 , 陈骁 , 刘冉 , 渠芳 , 张昆 , 何鑫洋 , 唐静 , 祝海华 , 徐忠凡 , 马岚 , 车琪琪
IPC: E21B49/00 , E21B47/00 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种碳酸盐与陆源碎屑混积岩胶结物含量定量预测方法，包括以下步骤：S1：获取已测混积岩样品所处地层深度的测井参数，所述已测混积岩样品通过岩石薄片镜观测已测得混积岩胶结物含量实测值；S2：将所述测井参数与所述混积岩胶结物含量实测值进行拟合，构建混积岩胶结物含量预测模型；S3：获取待测混积岩样品所处地层深度的测井参数，结合所述混积岩胶结物含量预测模型，预测获得所述待测混积岩样品的混积岩胶结物含量。本发明通过建立的混积岩胶结物含量预测模型能够准确预测混积岩胶结物含量，为碳酸盐与陆源碎屑混积岩的开发提供技术支持。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.038 seconds)
