[发明专利]一种识别碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的方法

摘要

本发明涉及地质岩层分析技术领域，公开了一种识别碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的方法。通过本发明创造，提供了一种基于人工神经网络的且能够快速准确识别碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的新方法，即通过应用已完成碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带属性识别训练的人工神经网络预测模型来对待识别垂向分带属性的岩心粉末进行垂向分带属性预测，不但可以快速准确地获取岩心粉末的垂向分带属性识别结果，还可以基于获取结果绘制得到反映碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的垂向分带属性竖直分布图，为储层预测和钻井作业等提供技术支持，从而可以解决传统识别方式所存在的经验要求丰富、识别速度慢、识别精度低和易人工出错等问题。

主权项

1.一种识别碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的方法，其特征在于，包括如下步骤：S101.针对待识别碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的岩心柱，沿竖直方向等间隔地进行粉末样品采集，获取M个待识别垂向分带属性的第一粉末样品，其中，M为不小于10的自然数；S102.针对各份第一粉末样品，使用稳定同位素检测仪器对等体积量的粉末进行稳定同位素检测，获取对应的第一稳定同位素特征数据，其中，所述第一稳定同位素特征数据包含δ¹³C同位素的组成特征信息和δ¹⁸O同位素的组成特征信息；S103.针对各份第一粉末样品，将所述第一稳定同位素特征数据导入到一个已完成碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带属性识别训练的人工神经网络预测模型中进行预测运算，得到对应的第一垂向分带属性识别结果和第一预测准确率，其中，所述第一垂向分带属性识别结果为地表岩溶带、渗流岩溶带或地下水平径流带；S104.根据所有第一粉末样品的第一垂向分带属性识别结果和第一预测准确率，生成反映碳酸盐岩古岩溶储层垂向分带性的垂向分带属性竖直分布图。