【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物理勘探，尤其涉及一种基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法。
技术介绍
1、在页岩气勘探和开发中，准确评估页岩气储层的孔隙度对于确定储层储存能力和渗透性具有关键意义。传统的孔隙度测定方法通常仰赖测井资料，包括伽马射线测井、声波测井和核磁共振测井等。然而，在页岩气储层这样的复杂地质条件下，传统方法面临解释困难、孔隙度准确性较低等问题，因此需要更为先进和可靠的孔隙度确定方法。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取页岩气储层测井资料，并对页岩气储层测井资料进行岩层微观结构量化，从而获得岩层微观结构数据；
4、步骤s2：基于页岩气储层测井资料构建三维地质模型，并根据岩层微观结构数据对三维地质模型进行微观结构映射，从而获得页岩气储层三维地质模型；
5、步骤s3：对页岩气储层三维地质模型进行多物理场耦合模拟，从而获得多物理场模拟数据；
6、步骤s4：基于多物理场模拟数据以及页岩气储层三维地质模型进行多源数据融合孔隙度计算，从而获得孔隙度数据；
7、步骤s5：根据孔隙度数据对页岩气储层三维地质模型进行孔隙度参数化标记，从而获得页岩气储层孔隙度标记模型。
8、本专利技术通过获取页岩气储层测井
9、可选地，步骤s1具体为：
10、步骤s11：获取页岩气储层测井资料；
11、步骤s12：对页岩气储层测井资料进行岩层微观结构图像提取，从而获得岩层微观结构图像；
12、步骤s13：基于岩层微观结构图像进行岩层结构分类计算，从而获得岩石颗粒图像、岩层裂缝图像以及岩层孔隙图像；
13、步骤s14：对岩石颗粒图像进行颗粒结构特征提取，从而获得岩石颗粒结构数据；
14、步骤s15：对岩层裂缝图像进行裂缝结构特征提取，从而获得岩层裂缝结构数据；
15、步骤s16：对岩层孔隙图像进行孔隙结构特征提取，从而获得岩层孔隙结构数据；
16、步骤s17：基于岩石颗粒结构数据、岩层裂缝结构数据以及岩层孔隙结构数据进行微观空间结构合并，从而获得岩层微观结构数据。
17、本专利技术获取页岩气储层测井资料，该资料提供了有关地下岩层的物理性质和构造的信息。这包括伽马射线测井、声波测井和核磁共振测井等数据，为后续的微观结构分析提供了基础数据。通过提取岩层微观结构图像，可以将测井数据转化为可视化的图像，使地质结构更为清晰可见。这为进一步的分析和处理提供了可视化的基础。对岩层微观结构进行分类计算，可以将不同的结构成分（如岩石颗粒、裂缝、孔隙）分离出来。这为后续的特征提取和分析提供了基础，使得可以更详细地研究储层的不同特征。颗粒结构特征提取有助于获取岩石颗粒的大小、形状、分布等信息。这些信息对于评估储层的孔隙度和渗透性等关键属性具有重要意义。裂缝结构特征提取允许获取裂缝的长度、宽度、分布等信息。这对于了解岩层裂缝对储层渗透性的影响以及裂缝网络的复杂性至关重要。孔隙结构特征提取允许获取孔隙的大小、分布、形状等信息。这对于评估储层的孔隙度，储存能力以及流体流动性等方面提供了关键信息。微观空间结构合并将不同的结构数据整合，提供了更为全面的岩层微观结构信息。这对于综合评估储层的复杂性和理解地下地质条件提供了基础。
18、可选地，步骤s13具体为：
19、步骤s131：对岩层微观结构图像进行灰度图像转换，从而获得岩层微观结构灰度图像；
20、步骤s132：对岩层微观结构灰度图像进行边缘点检测，从而获得岩层微观边缘点数据；
21、步骤s133：根据岩层微观边缘点数据对岩层微观结构灰度图像进行边缘点狭长连续性图像分类，从而获得岩层裂缝图像；
22、步骤s134：根据岩层微观边缘点数据对岩层微观结构灰度图像进行颗粒性图像分类，从而获得岩石颗粒图像；
23、步骤s135：对岩层微观边缘点数据进行边缘点网络连接性分析，从而获得岩层孔隙图像。
24、本专利技术将岩层微观结构图像转换为灰度图像有助于突显图像的亮度变化，提高对比度。这为后续的图像处理和特征提取提供了更清晰的基础。岩层的灰度图像可以反映岩石的密度和成分变化，为进一步的分析提供了基础。边缘点检测可以准确识别图像中的边缘位置，即图像中亮度变化较大的地方。获得微观边缘点数据有助于定位岩层结构的边缘，这对于裂缝和颗粒等结构的提取提供了基础。通过对边缘点数据进行狭长连续性图像分类，可以识别和提取岩层中的裂缝结构。这有助于更详细地了解岩层的裂缝分布和特征，对于油气储层的评估具有重要意义。通过颗粒性图像分类，可以识别和提取岩石颗粒的结构。这对于分析岩层的孔隙度和渗透性等性质提供了关键信息。颗粒性图像分类有助于了解颗粒的分布、大小和形状，对于储层特性的定量分析至关重要。边缘点网络连接性分析可以揭示边缘点之间的关系，进而帮助识别和提取岩层中的孔隙结构。这对于理解储层的孔隙网络以及渗透性的影响提供了重要信息。孔隙图像的获取有助于评估储层的储存能力和流体运移性。
25、可选地，步骤s133具体为：
26、对岩层微观边缘点数据进行连续边缘点曲率计算，从而获得连续边缘点曲率数据；
27、根据连续边缘点曲率数据对岩层微观边缘点数据进行边缘点连续曲折性数据提取，从而获得连续边缘点曲折性数据；
28、基于连续边缘点曲折性数据进行相对空间组合，从而获得连续边缘点曲折性空间；
29、对连续边缘点曲折性空间进行空间狭长度计算，从而获得空间狭长度数据；
30、基于空间狭长度数据对岩层微观结构灰度图像进行图像分类，从而获得岩层裂缝图像。
31、本专利技术中的连续边缘点曲率计算可以提供有关边缘点曲率变化的信息。曲率反映了边缘本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S13具体为：
4.根据权利要求3所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S133具体为：
5.根据权利要求4所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S134具体为：
6.根据权利要求5所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S135具体为：
7.根据权利要求6所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S17具体为：
8.根据权利要求1所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S3具体为：
9.根据权利要求1所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定
10.根据权利要求9所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤S43具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤s13具体为：
4.根据权利要求3所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤s133具体为：
5.根据权利要求4所述的基于页岩气储层测井资料的页岩气储层孔隙度确定方法，其特征在于，步骤s134具体为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：董旭，张华，宋锡芳，蒋飞军，吴绍安，王杰，高远，王文彬，周双石，张潮明，赵志昊，王世界，
申请(专利权)人：中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心，
类型：发明
国别省市：
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