巴什基奇克组集中在6个沉积旋回中。主要集中在正旋回的中上部居多。 (3)为储层改造明确了方向。该方法的建立，可以为博孜地区储层优化改造方案的实施奠定 基础，如果储集层垂向上纹层呈非均质分布的状态，则通过本发明方法，识别出纹层的集中 发育段。当射孔预案较少时，可避开密集发育段进行射孔；当射孔层数预案较多时，须增加 射孔井段密度，根据实际情况选用压裂或酸压方式进行改造，最大限度地沟通垂向储层，提 高渗流能力，最终提升单井产能。（4)大大节约了成本，减少了储层改造的次数及改造停留 时间，缩短了投产时间。本方法主要应用于计算机中，操作成本低廉，成果可信度高可以极 大地节约勘探成本。（5)增加勘探信心，拓延勘探领域。2014-2015年利用该技术成果在库车 前陆盆地的博孜地区三口井进行重点研究，解决三口井低产原因，提出改造建议，奠定博孜 地区高产的可行性，并成功部署2 口评价井，推进了该区的天然气勘探进程，丰富了库车前 陆盆地地质认识。
[0095] 在上述纹层识别方法的基础上，本发明还提供一种纹层识别装置，下面对本发明 纹层识别装置进行详细讲解，具体的，可参见图。
[0096] 图8是本发明提供的纹层识别装置实施例一的结构示意图，如图8所示，包括：
[0097] 识别模块11，用于结合微电阻率扫描成像FMI图像纹层识别模板和FMI图像纹层色 差识别标准建立纹层识别模型，根据所述纹层识别模型对岩心段的FMI图像进行纹层识别；
[0098] 判断模块12,用于判断所述纹层识别模型对岩心段的FMI图像的纹层识别率是否 大于预设阈值；
[0099] 所述识别模块11还用于当判断模块12判断出所述纹层识别模型对岩心段的FMI图 像的纹层识别率大于预设阈值时，利用所述纹层识别模型对目的层段的FMI图像进行纹层 识别。
[0100] 图9是本发明提供的纹层识别装置实施例二的结构示意图，如图9所示，所述装置 还包括：
[0101] 获取模块13,用于获取岩心段纹层的特征；
[0102] 所述获取模块13还用于对比岩心段纹层的FMI图像获取FMI图像中岩心段纹层的 发育特征，
[0103] 建立模块14,用于根据所述岩心段纹层的特征、常规测井曲线和所述FMI图像中岩 心段纹层的发育特征建立岩心段的FMI图像纹层识别模板；
[0104] 所述建立模块14还用于建立FMI图像纹层色差识别标准。
[0105] 图10是本发明提供的纹层识别装置实施例三的结构示意图，如图10所示，所述获 取模块13包括：
[0106] 校正单元131，用于通过实测伽马曲线和地面扫描伽马曲线对实钻岩心资料进行 岩心深度归位校正，使所述实钻岩心资料的岩心恢复到地下测井量度下的实际深度，并描 述所述实钻岩心资料的岩心沉积韵律；
[0107] 第一建立单元132,用于根据岩心段纹层发育特征，建立岩心段纹层发育模型和纹 层定量评价数据库。
[0108] 进一步地，所述岩心段纹层发育特征包括：
[0109] 岩心段纹层发育的宽度、密度、间隔、类型和/或厚度。
[0110] 图11是本发明提供的纹层识别装置实施例四的结构示意图，如图11所示，所述建 立模块14包括：
[0111] 第二建立单元141，用于根据公式（1)~(3)建立FMI图像纹层色差识别标准，其中， A为色差值;Xi，X j为FMI图像中深度为i、j米的图像点；Ri，Rj为FMI图像中深度为i、j米的红 颜色亮度;Gi，Gj为FMI图像中深度为i、j米的蓝颜色亮度;Bi，Bj为FMI图像中深度为i、j米的 绿颜色亮度；
[0112]
[0113] [ Ri-Rj [ < 50 (2)
[0114] i-j<0.02 (3)〇
[0115] 本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通 过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程 序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:R〇M、RAM、磁碟或 者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0116] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽 管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依 然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进 行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术 方案的范围。
【主权项】
1. 一种纹层识别方法，其特征在于，包括： 结合微电阻率扫描成像FMI图像纹层识别模板和FMI图像纹层色差识别标准建立纹层 识别模型，根据所述纹层识别模型对岩屯、段的FMI图像进行纹层识别； 若所述纹层识别模型对岩屯、段的FMI图像的纹层识别率大于预设阔值，则利用所述纹 层识别模型对目的层段的FMI图像进行纹层识别。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合微电阻率扫描成像FMI图像纹层 识别模板和纹层色差识别标准建立纹层识别模型之前，还包括： 获取岩屯、段纹层的特征； 对比岩屯、段纹层的FMI图像获取FMI图像中岩屯、段纹层的发育特征，根据所述岩屯、段纹 层的特征、常规测井曲线和所述FMI图像中岩屯、段纹层的发育特征建立岩屯、段的FMI图像纹 层识别模板； 建立FMI图像纹层色差识别标准。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取岩屯、段纹层的特征包括： 通过实测伽马曲线和地面扫描伽马曲线对实钻岩屯、资料进行岩屯、深度归位校正，使所 述实钻岩屯、资料的岩屯、恢复到地下测井量度下的实际深度，并描述所述实钻岩屯、资料的岩 屯、沉积韵律； 根据岩屯、段纹层发育特征，建立岩屯、段纹层发育模型和纹层定量评价数据库。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述岩屯、段纹层发育特征包括： 岩屯、段纹层发育的宽度、密度、间隔、类型和/或厚度。5. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立FMI图像纹层色差识别标准包括： 根据公式（1)~（3)建立FMI图像纹层色差识别标准，其中，A为色差值;为FMI图像 中深度为i、j米的图像点；Ri，Rj为FMI图像中深度为i、j米的红颜色亮度;Gi，Gj为FMI图像中 深度为i、j米的蓝颜色亮度;Bi，Bj为FMI图像中深度为i、j米的绿颜色亮度；|Ri-Rj| <50 (2) i-j <0.02 (3)。6. -种纹层识别装置，其特征在于，包括： 识别模块，用于结合微电阻率扫描成像FMI图像纹层识别模板和FMI图像纹层色差识别 标准建立纹层识别模型，根据所述纹层识别模型对岩屯、段的FMI图像进行纹层识别； 判断模块，用于判断所述纹层识别模型对岩屯、段的FMI图像的纹层识别率是否大于预 设阔值； 所述识别模块还用于当判断模块判断出所述纹层识别模型对岩屯、段的FMI图像的纹层 识别率大于预设阔值时，利用所述纹层识别模型对目的层段的FMI图像进行纹层识别。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 获取模块，用于获取岩屯、段纹层的特征； 所述获取模块还用于对比岩屯、段纹层的FMI图像获取FMI图像中岩屯、段纹层的发育特 征； 建立模块，用于根据所述岩屯、段纹层的特征、常规测井曲线和所述FMI图像中岩屯、段纹 层的发育特征建立岩屯、段的FMI图像纹层识别模板； 所述建立模块还用于建立FMI图像纹层色差识别标准。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括： 校正单元，用于通过实测伽马曲线和地面扫描伽马曲线对实钻岩屯、资料进行岩屯、深度 归位校正，使所述实钻岩屯、资料的岩屯、恢复到地下测井量度下的实际深度，并描述所述实 钻岩屯、资料的岩屯、沉积韵律； 第一建立单元，用于根据岩屯、段纹层发育特征，建立岩屯、段纹层发育模型和纹层定量 评价数据库。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述岩屯、段纹层发育特征包括： 岩屯、段纹层发育的宽度、密度、间隔、类型和/或厚度。10. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述建立模块包括： 第二建立单元，用于根据公式（1)~（3)建立FMI图像纹层色差识别标准，其中，A为色差 值;xi，xj为FMI图像中深度为i、j米的图像点；Ri，Rj为FMI图像中深度为i、j米的红颜色亮 度;Gi，Gj为FMI图像中深度为i、j米的蓝颜色亮度;Bi，Bj为FMI图像中深度为i、j米的绿颜色 見度；|Ri-Rj| <50 (2) i-j <0.02 (3)。
【专利摘要】本发明提供一种纹层识别方法及装置，包括：结合微电阻率扫描成像FMI图像纹层识别模板和FMI图像纹层色差识别标准建立纹层识别模型，根据纹层识别模型对岩心段的FMI图像进行纹层识别；若纹层识别模型对岩心段的FMI图像的纹层识别率大于预设阈值，则利用纹层识别模型对目的层段的FMI图像进行纹层识别。该方法可以满足对埋深大于6000m的超深储层纹层以及薄纹层进行识别以展开定量评价，且识别准确率高。
【IPC分类】E21B49/00, G01V3/38
【公开号】CN105545295
【申请号】CN201511005104
【发明人】李勇, 谢会文, 周鹏, 能源, 唐雁刚, 周露, 王媛, 尚江伟, 谢亚妮, 王斌, 许安明
【申请人】中国石油天然气股份有限公司
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月28日