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申请/专利权人：中国石油大学(北京)

摘要：本文涉及油气勘探领域，尤其涉及一种储层含油气性预测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括获取研究区目的储层图；根据所述研究区目的储层图，计算实时储层数据；根据储层含油气性预测模型及所述实时储层数据，确定储层含油气性结果，其中，所述储层含油气性预测模型根据样本数据集，采用欠采样机器学习训练得到，所述样本数据集包括：历史孔隙度相指数、历史渗透率相指数、历史相对构造指数、历史油源指数及其对应的储层含油气性结果标签。本方法可以实现自动化预测油气有利区，减少人工操作，极大提高生产效率，提高油气层预测的准确性。

主权项：1.一种储层含油气性预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取研究区目的储层图，所述研究区目的储层图包括：孔隙度等值线图、渗透率等值线图、构造等高线图、供烃烃源岩排烃强度图；根据所述研究区目的储层图，计算实时储层数据；所述实时储层数据包括实时孔隙度相指数、实时渗透率相指数、实时相对构造指数、实时油源指数；根据储层含油气性预测模型及所述实时储层数据，确定储层含油气性结果，其中，所述储层含油气性预测模型根据样本数据集，采用欠采样机器学习训练得到，所述样本数据集包括：历史孔隙度相指数、历史渗透率相指数、历史相对构造指数、历史油源指数及其对应的储层含油气性结果标签，所述储层含油气性预测模型的训练过程包括：获取测井解释数据、各含油层系构造形态特征图及供烃烃源岩排烃强度图；根据所述测井解释数据，计算各储层的历史孔隙度相指数、历史渗透率相指数及含油气性结果标签；根据所述各含油层系构造形态特征图，计算各储层的历史相对构造指数；根据所述供烃烃源岩排烃强度图，计算各储层的历史油源指数，根据各储层的所述历史孔隙度相指数、历史渗透率相指数、历史相对构造指数、历史油源指数及含油气性结果标签，确定样本数据集；对所述样本数据集中每一样本数据赋予权重；设置欠采样比例，根据所述欠采样比例、所述样本数据集及所述样本数据集中每一样本数据的权重，采用机器学习算法训练得到所述储层含油气性预测模型；其中，根据所述测井解释数据，计算各储层的历史孔隙度相指数、历史渗透率相指数及含油气性结果标签包括：根据所述测井解释数据中的测井解释孔隙度及测井深度，利用如下公式计算各特征深度区间的油气成藏概率： 根据所述油气成藏概率，利用如下公式计算多个深度段的孔隙度相指数： 其中，FI_porin为第i特征深度段第n各孔隙度区间的孔隙度相指数；为第i特征深度段第n个孔隙度区间的油气成藏概率；ai、bi、ci为第i特征深度段孔隙度预测油气成藏概率数值模型的待定系数；porin为第i个深度段第n各孔隙度区间的中值；根据所述测井解释数据中的测井解释渗透率及测井深度，利用如下公式计算各特征深度区间的油气成藏概率： 根据所述油气成藏概率，利用如下公式计算多个深度段的渗透率相指数： 其中，FI_permi为第i特征深度段第n各孔隙度区间的渗透率相指数；为第i个深度段第n各渗透率区间的预测油气成藏概率；permin为第i个深度段第n各渗透率区间的对数中值；di,gi,fi为第i个特征深度段孔隙度预测油气成藏概率数值模型的待定系数。

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