[发明专利]基于深度学习的页岩气饱和度确定方法、装置和设备

权利要求书

1.一种基于深度学习的页岩气饱和度确定方法，其特征在于，包括：

获取目标地层的裂缝渗透率和目标时刻；

将所述裂缝渗透率转化为等效基质渗透率，得到所述目标地层的等效渗透率数据；

根据所述等效渗透率数据，确定所述目标地层的目标等效渗透率场图；

根据所述目标等效渗透率场图和目标时刻，利用目标深卷积解编码网络确定所述目标地层在所述目标时刻的饱和度场图；其中，所述目标深卷积解编码网络用于利用编码器降低目标等效渗透率场图的分辨率得到多个特征图，并利用解码器根据所述多个特征图运算得到目标时刻的饱和度场图；

其中，在将所述目标等效渗透率场图和目标时刻输入深卷积解编码器中，得到所述目标地层在所述目标时刻的饱和度场图之前，还包括：

获取第一训练集；其中，所述第一训练集中包括多组样本，每组样本中包括一个等效渗透率场图和与所述等效渗透率场图对应的在某一生产时刻的饱和度场图；

将等效渗透率场图和生产时刻作为输入数据，根据所述第一训练集利用正则化的均方误差损失进行训练，得到第一深卷积解编码网络；

将所述训练集中的饱和度场图转化为二进制图像，得到第二训练集；

根据所述第二训练集，利用二进制交叉熵和均方误差的联合损失对所述第一深卷积解编码网络进行训练，得到目标深卷积解编码网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照以下公式，将饱和度场图转化为二进制图像：

其中，S_g为饱和度场图中某点的饱和度；为二进制图像中对应点的像素值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取第一训练集，包括：

根据所述目标地层的性质，生成多个随机天然裂缝分布场；

确定所述多个随机天然裂缝分布场对应的多个等效渗透率数据集；

利用非常规油气藏数值模拟软件确定各个等效渗透率数据集对应的等效渗透率场图和多个生产时刻的饱和度场图；

将一个等效渗透率场图和对应的某一生产时刻的饱和度场图作为一个样本，根据所述各个等效渗透率数据集对应的等效渗透率场图和多个生产时刻的饱和度场图，得到多个样本；

从所述多个样本中随机抽取预设数量个样本作为第一训练集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述多个随机天然裂缝分布场对应的多个等效渗透率数据集，包括：

根据所述多个随机天然裂缝分布场，利用嵌入式离散网格建立得到所述多个随机天然裂缝分布场对应的多个随机天然离散裂缝数据；

将所述多个随机天然离散裂缝数据分别表示为渗透率张量，得到多个裂缝渗透率数据集；

将所述多个裂缝渗透率数据集中的裂缝渗透率分别转化为等效基质渗透率，得到多个等效渗透率数据集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标深卷积解编码网络包括：输入层、卷积层、编码器、解码器和输出层；其中，

所述编码器由密集块和编码层交替连接组成，用于减少输入图像对应的特征图的维度、减少特征图的数量；

所述解码器由密集块和解码层交替连接组成，用于对所述编码器输出的特征图上采样，恢复至所述输入图像的尺寸。