[发明专利]一种岩石润湿性的预测方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种岩石润湿性的预测方法，其特征在于，包括：

获取目标区域全井段的测井曲线值；

根据所述全井段的测井曲线值和目标组分含量预测模型预测全井段的目标组分含量，得到全井段目标组分含量预测值；所述目标组分含量预测模型是基于神经网络建模，根据目标区域不同深度的测井曲线值和对应的目标组分的含量确定的；所述目标组分是根据目标区域的岩石样品的物质组分信息与岩石亲油指数的相关性确定的；所述物质组分信息是采用基础试验分析确定的；所述岩石亲油指数是采用自发渗吸试验确定的；

根据所述全井段目标组分含量预测值和亲油指数预测模型预测全井段的岩石亲油指数，得到全井段岩石亲油指数预测值；所述全井段岩石亲油指数预测值用于表征全井段的岩石润湿性；所述亲油指数预测模型是根据目标区域的岩石样品的目标组分的含量和对应的岩石亲油指数确定的。

2.根据权利要求1所述的岩石润湿性的预测方法，其特征在于，所述目标组分的确定方法具体包括：

获取目标区域的岩石样品；

对所述岩石样品进行基础试验分析，得到物质组分信息；所述物质组分信息包括：矿物组成信息和有机质含量信息；所述矿物组成信息包括：硅质矿物含量、钙质矿物含量和粘土矿物含量；所述基础试验分析包括：X射线衍射分析测试和总有机碳分析测试；

对所述岩石样品进行自发渗吸试验，并根据渗吸试验结果计算岩石亲油指数；

确定所述物质组分信息与所述岩石亲油指数的相关性，并将相关性的绝对值大于设定值的组分作为目标组分。

3.根据权利要求2所述的岩石润湿性的预测方法，其特征在于，所述亲油指数预测模型的确定方法具体包括：

采用数学建模软件，根据所述岩石样品的目标组分的含量和对应的岩石亲油指数，建立亲油指数预测模型。

4.根据权利要求2所述的岩石润湿性的预测方法，其特征在于，所述目标组分含量预测模型的确定方法具体包括：

获取目标区域不同深度的测井曲线值和对应的目标组分的含量；

对所述不同深度的测井曲线值进行归一化处理，得到归一化后的测井曲线值；

基于神经网络建模，以所述归一化后的测井曲线值为输入，以对应的目标组分的含量为输出，建立目标组分含量预测模型。

5.根据权利要求2所述的岩石润湿性的预测方法，其特征在于，所述岩石样品包括两组平行样品；对所述岩石样品进行自发渗吸试验，并根据渗吸试验结果计算岩石亲油指数，具体包括：

对第一组平行样品进行水相渗吸试验，得到水归一化体积；

对第二组平行样品进行油相渗吸试验，得到油归一化体积；

根据所述水归一化体积和所述油归一化体积计算岩石亲油指数。

6.根据权利要求2所述的岩石润湿性的预测方法，其特征在于，获取目标区域的岩石样品，具体包括：

获取目标区域的全直径岩心样品；

将所述全直径岩心样品切割成设定大小的柱样；

对所述柱样进行洗油处理，并对洗油处理后的柱样进行干燥处理，得到目标区域的岩石样品。

7.根据权利要求4所述的岩石润湿性的预测方法，其特征在于，所述目标组分包括：硅质矿物、钙质矿物和粘土矿物；所述目标组分含量预测模型包括：硅质矿物含量预测模型、钙质矿物含量预测模型和粘土矿物含量预测模型。