(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111287088.6 (22)申请日 2021.11.02 (71)申请人 天津渤海中联石油科技有限公司 地址 300131 天津市津南区津南经济开发 区(西区)香港街3号1号楼3 08室 (72)发明人 高宏波　 (74)专利代理 机构 天津市泰和博源知识产权代 理事务所(普通 合伙) 12258 代理人 肖丽 (51)Int.Cl. E21B 47/00(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 一种井周裂缝密度估算的方法及设备 (57)摘要 本申请涉及油气开发勘探技术领域， 提供一 种井周裂缝密度估算的方法及设备。 一种井周裂 缝密度估算的方法， 包括： S1、 获取已完钻井储层 成像测井数据资料与裂缝密度解释结论， 进行预 处理； S2、 提取出目标井沿设计井轨迹一维地震 属性分布情况， 将各数据进行网格化处理， 获得 与裂缝密度相关性好的若干类地震属性； S3、 将 裂缝密度解释结论进行数字化处理； S4、 建立多 地震属性融合裂缝密度估算的深度学习模型， 利 用训练集训练深度学习模型进行裂缝密度估算， 通过测试集验证训练的模型效果； S5、 新钻井的 裂缝密度估算。 本申请可以帮助工作人员实时掌 握待钻地层裂缝密度分布， 为后续钻井工艺调 整， 压裂改造设计及储层建模提供信息支撑 。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114033352 A 2022.02.11 CN 114033352 A 1.一种井周裂缝密度估算的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1、 获取已完钻井储层成像测井数据资料与裂缝密度解释结论， 对获取的数据进行预 处理； S2、 提取出目标井沿设计井轨迹一维地震属性分布情况， 将成像测井数据进行网格化 处理， 将一维地震属 性分布进行同样的网格化处理， 获得与裂缝密度相关性好的若干类地 震属性； S3、 将裂缝密度解释结论进行数字化处理， 形成统一的数据集文本格 式， 将所述数据集 划分为训练集和 测试集； S4、 建立多地震属性融合裂缝密度估算的深度学习模型， 利用所述训练集训练深度学 习模型以进行裂缝密度估算， 并通过 所述测试集验证训练后的模型效果； S5、 提取新钻井的沿井轨迹一维地震属性分布情况， 带入深度学习模型中进行裂缝密 度的估算。 2.根据权利要求1所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特征在于， 步骤S1中， 所述对获 取的数据进行预处理包括： 选取完钻井井周三维叠后地震数据体， 进行基础的拓频及噪声 压制处理。 3.根据权利要求1所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特 征在于， 步骤S2具体包括： 提取出目标井沿设计 井轨迹一维地震属性分布情况； 将成像测井数据按预定深度间隔分段网格化采样， 将一维地震属性分布进行同样的网 格化处理， 网格间距按照成像测井数据网格间距选取； 利用如下公式获取 各网格地震属性与裂缝密度的相关系数， 其中， K代 表地震属性， D代 表裂缝密封； 根据所述公式得 出的结论选择 出与裂缝密度相关性 好的若干类地震属性。 4.根据权利要求3所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特征在于， 所述地震属性包括下 述中的至少一种： 相干体、 地层倾角、 最大曲率、 蚂蚁体、 瞬时振幅、 瞬时频率、 均方根振幅、 混沌体、 瞬时 相位、 瞬时带宽、 边 缘检测和方差体。 5.根据权利要求3所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特征在于， 所述与裂缝密度相关 性好的若干类地震属性中， 相关系数r(K,D)的数值 不低于0.35。 6.根据权利要求1所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特征在于， 步骤S3中， 所述统一 的数据集文本格式中， 包括多列数据， 多列中的一列为成像测井裂缝密度解释结论， 多列中 的其余各列为由步骤S2选取出的与裂缝密度相关性好的多种地震属性， 其中每一个数值大 小为某种地震属性在成像测井样本深度域的平均值。 7.根据权利要求1 ‑6任一项所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特征在于， 步骤S4具体 包括： 采用深度 前反馈深度 学习神经网络建立地震属性与裂缝密度的映射关系， 建立多地震 属性融合裂缝密度估算的深度学习模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114033352 A 2以训练集中的n维地震属性[x1,x2,x3,...,xn]作为输入训练样本， 每个神经元采用非线 性Sigmoid逻辑函数构成， 优选最佳隐层数量， 通过梯度下降法反复迭代收敛目标函数， 训 练具有多个隐层的深度学习模型进行裂缝密度估算， 并通过所述测试集验证训练后的模型 效果。 8.根据权利要求7所述的井周裂缝密度估算的方法， 其特征在于， 所述隐层数量为3层， 神经元的数量分别为3、 2、 1。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一所述的 井周裂缝密度估算的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有执行权利 要求1至8任一所述井周裂缝密度估算的方法的计算机程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114033352 A 3