[发明专利]一种井周裂缝密度估算的方法及设备

说明书

本申请涉及油气开发勘探技术领域，提供一种井周裂缝密度估算的方法及设备。一种井周裂缝密度估算的方法，包括：S1、获取已完钻井储层成像测井数据资料与裂缝密度解释结论，进行预处理；S2、提取出目标井沿设计井轨迹一维地震属性分布情况，将各数据进行网格化处理，获得与裂缝密度相关性好的若干类地震属性；S3、将裂缝密度解释结论进行数字化处理；S4、建立多地震属性融合裂缝密度估算的深度学习模型，利用训练集训练深度学习模型进行裂缝密度估算，通过测试集验证训练的模型效果；S5、新钻井的裂缝密度估算。本申请可以帮助工作人员实时掌握待钻地层裂缝密度分布，为后续钻井工艺调整，压裂改造设计及储层建模提供信息支撑。

技术领域

本申请属于油气开发勘探技术领域，涉及裂缝密度领域，特别是涉及一种井周裂缝密度估算的方法及设备。

背景技术

裂缝性油气储层是指以裂缝为主要储集空间、渗流通道的油气储集层。随着油气勘探开发逐渐向非常规储层转移，寻找与评价裂缝性储集层已成为热点，其中如何预测储层裂缝密度对该类储层压力改造、储量估算与安全钻井具有十分重要的意义。

目前，获取储层裂缝密度的方式有几种，其中一种主要方式是基于电成像测井数据。一般的，在钻井过程中泥浆会侵入裂缝，造成裂缝与基质岩石的导电性出现差异；在成像测井图像中，裂缝会表现出暗色高电导条状异常，利用数学算法可人工提取出裂缝密度信息。然而，采用该方式的不足之处在于，电成像测井服务费用高昂，在大多数工区仅在预探井内进行；此外，对于许多超深裂缝性储层而言，严苛的井眼条件大幅增加了成像测井仪器下入风险，掩埋仪器事故时有发生。获取储层裂缝密度的另一种方式是基于常规测井数据，通过建立裂缝指数和电阻率曲线之间的回归关系估算裂缝密度。然而，该方法的可靠性有待提升，且对于超深水平井而言，仍然存在测井仪器下入困难的情况。

因此，针对上述问题，亟需提出一种不依赖仪器、低成本的裂缝密度估算方法及装置，可以随钻快速估算井眼周围储层裂缝密度信息，为钻井、完井及随后的压裂工艺设计奠定基础。

发明内容

鉴于存在的上述问题，本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明提供一种井周裂缝密度估算的方法及设备，能够帮助相关工作人员实时掌握待钻地层裂缝密度分布，为后续钻井工艺调整、压裂改造设计及储层建模等提供信息支撑，成本较低，安全、可靠。

为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案实现：

根据本申请的一个方面，提供一种井周裂缝密度估算的方法，所述方法包括：

S1、获取已完钻井储层成像测井数据资料与裂缝密度解释结论，对获取的数据进行预处理；

S2、提取出目标井沿设计井轨迹一维地震属性分布情况，将成像测井数据进行网格化处理，将一维地震属性分布进行同样的网格化处理，获得与裂缝密度相关性好的若干类地震属性；

S3、将裂缝密度解释结论进行数字化处理，形成统一的数据集文本格式，将所述数据集划分为训练集和测试集；

S4、建立多地震属性融合裂缝密度估算的深度学习模型，利用所述训练集训练深度学习模型以进行裂缝密度估算，并通过所述测试集验证训练后的模型效果；

S5、提取新钻井的沿井轨迹一维地震属性分布情况，带入深度学习模型中进行裂缝密度的估算。

在其中的一些实施方式中，步骤S1中，所述对获取的数据进行预处理包括：选取完钻井井周三维叠后地震数据体，进行基础的拓频及噪声压制处理。

在其中的一些实施方式中，步骤S2具体包括：

提取出目标井沿设计井轨迹一维地震属性分布情况；

将成像测井数据按预定深度间隔分段网格化采样，将一维地震属性分布进行同样的网格化处理，网格间距按照成像测井数据网格间距选取；