基于纹层指数的页岩总有机碳含量测井评价方法、装置、设备及介质

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基于纹层指数的页岩总有机碳含量测井评价方法、装置、设备及介质
申请号:CN202511028291
申请日期:2025-07-24
公开号:CN120849860A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本申请公开了基于纹层指数的页岩总有机碳含量测井评价方法、装置、设备及介质,涉及页岩储层纹层指数计算和深度学习技术领域,获取储层的井壁微电阻率成像的第一测井数据,基于第一测井数据计算梯度矩阵,利用梯度矩阵构建三维峰值指示张量,基于三维峰值指示张量计算储层整个井段的纹层指数;获取储层的第二测井数据,将第二测井数据与纹层指数结合,得到数据集,对纹层指数进行消融实验,以判断纹层指数对神经网络模型的影响程度是否满足预设条件;若满足,则将数据集输入至神经网络模型,以输出总有机碳含量,实现储层地质特征与人工智能的深度融合,提高复杂页岩储层的评价精度,为非常规油气储层测井评价提供新的技术途径。
技术关键词
测井评价方法 微电阻率成像 有机碳 神经网络模型 指数 数据 矩阵 双向长短期记忆网络 非常规油气储层 页岩储层 声波时差 深度学习技术 深度学习算法 储层地质 采样点 评价装置 注意力机制 中子 滑动窗口