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申请/专利权人：武汉中旺亿能科技发展有限公司

摘要：本发明公开一种页岩储层页理发育的机器学习型定量表征方法，属于页岩油气勘探开发技术领域。该方法包括：基于CT扫描及重建获取页岩岩心油气储层页理结构灰度图像，并基于页岩岩心油气储层页理结构灰度图像构建页岩岩心页理数字模型；基于页岩岩心页理数字模型，通过CT扫描图像的机器学习，构建页岩岩心油气储层页理结构机器学习标准模型；基于页岩岩心油气储层页理结构机器学习标准模型，通过机器学习获取油气层岩心储层页理发育数字化结果模型；基于储层页理发育数字化模型，构建油气层页理优势目标层段。本发明提高了页岩油气页理发育程度定量预测的准确性，提高了页岩油气勘探开发的效率，降低了页岩油气勘探开发成本。

主权项：1.一种页岩储层页理发育的机器学习型定量表征方法，其特征在于，包括：S1、基于CT扫描及重建获取页岩岩心油气储层页理结构灰度图像，并基于页岩岩心油气储层页理结构灰度图像构建页岩岩心页理数字模型；所述获取页岩岩心油气储层页理结构灰度图像，包括：获取目的层页岩的地质背景，并基于所述地质背景确定页岩岩心CT扫描参数；基于所述页岩岩心CT扫描参数扫描岩心，获得所述页岩岩心油气储层页理结构灰度图像；所述基于所述页岩岩心CT扫描参数扫描岩心，获得所述页岩岩心油气储层页理结构灰度图像，包括：基于微米CT扫描参数对全直径岩心进行微米CT扫描，获得微米灰度图像；基于微纳米CT扫描参数对柱塞岩心进行微纳米CT扫描，获得微纳米灰度图像；将所述微米灰度图像和所述微纳米灰度图像进行多尺度融合，获得所述页岩岩心油气储层页理结构灰度图像；所述基于页岩岩心油气储层页理结构灰度图像构建页岩岩心页理数字模型，包括：对所述页岩岩心油气储层页理结构灰度图像进行识别，获得页理及结构表征参数；获取页理表征参数的筛选标准，并基于所述筛选标准从所述页理及结构表征参数中确定多个目标页理及结构表征参数；基于所述多个目标页理及结构表征参数构建所述页岩岩心页理数字模型；S2、基于页岩岩心页理数字模型，通过CT扫描图像的机器学习，构建页岩岩心油气储层页理结构机器学习标准模型；所述基于页岩岩心页理数字模型，通过CT扫描图像的机器学习，构建页岩岩心油气储层页理结构机器学习标准模型，包括：基于微米CT扫描图像的机器学习，获得页理结构微米灰度图像机器学习标准模型；基于微纳米CT扫描图像的机器学习，获得页理结构微纳米灰度图像机器学习标准模型；S3、基于页岩岩心油气储层页理结构机器学习标准模型，通过机器学习获取油气层岩心储层页理发育数字化结果模型；S4、基于储层页理发育数字化模型，构建油气层页理优势目标层段。

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