Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团测井有限公司兰袁媛获国家专利权

中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团测井有限公司兰袁媛获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团测井有限公司申请的专利基于成像高分辨电阻率的页岩油储层岩性识别方法及装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120020358B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311541655.5,技术领域涉及:E21B49/00;该发明授权基于成像高分辨电阻率的页岩油储层岩性识别方法及装置是由兰袁媛;闫学洪;李庆峰;任莉;由立志;王慧;付晨东;董永强;武越;郑庆伟;李冰;刘艳春;张彦军;任立凯;徐洁;图亚;韩琳;李光明设计研发完成,并于2023-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

基于成像高分辨电阻率的页岩油储层岩性识别方法及装置在说明书摘要公布了:本发明涉及石油天然气勘探开发技术领域,尤其涉及基于成像高分辨电阻率的页岩油储层岩性识别方法及装置。该方法包括:获取工区目的层段测井曲线以及电成像数据;对所述电成像数据进行预处理,得到电成像图像以及高分辨率电阻率曲线;优选所有所述测井曲线中与岩性相关性最高的测井曲线;将所述与岩性相关性最高的测井曲线、所述高分辨电阻率曲线以及所述电成像图像进行结合,识别出所述目的层段储层岩性。以解决现有岩性识别方法利用常规测井、地层元素资料进行岩性识别,但常规测井、地层元素资料的分辨率较低,导致对岩性识别的难度大,识别精度无法进一步提高的问题。

本发明授权基于成像高分辨电阻率的页岩油储层岩性识别方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于成像高分辨电阻率的页岩油储层岩性识别方法,其特征在于,包括: 获取工区目的层段测井曲线以及电成像数据; 对所述电成像数据进行预处理,得到电成像图像以及高分辨率电阻率曲线; 优选所有所述测井曲线中与岩性相关性最高的测井曲线; 将所述与岩性相关性最高的测井曲线、所述高分辨率电阻率曲线以及所述电成像图像进行结合,识别出所述目的层段储层岩性; 其中,将所述与岩性相关性最高的测井曲线、所述高分辨率电阻率曲线以及所述电成像图像进行结合的方法,包括:将所述与岩性相关性最高的测井曲线与高分辨率电阻率曲线建立岩性识别图版,根据所述岩性识别图版结合所述电成像图像进行储层岩性识别;若所述与岩性相关性最高的测井曲线为自然伽马曲线,则需对所述自然伽马曲线进行归一化处理; 其中,识别出所述目的层段储层岩性的方法,包括:对所述电成像图像上的典型结构、构造特征进行识别,根据所述典型结构、构造特征以及所述岩性识别图版上对应的高分辨电阻率值,对岩性进行识别,具体包括:判断所述目的层段的电成像图像上是否具有高低阻薄互层特征,高低阻变化界面局部清晰度是否不满足预定清晰度,且所述岩性识别图版上对应的高分辨电阻率是否处于第一预定范围,若为是,则识别的岩性为层状页岩;判断所述目的层段的电成像图像上是否具有纹层状构造,高低阻变化界面局部清晰度是否满足预定清晰度,且所述岩性识别图版上对应的高分辨电阻率是否处于第二预定范围,若为是,则识别的岩性为纹层状页岩;判断所述目的层段在电成像图像上是否具有第一预定颜色特征,图像上是否具有层状或块状构造,且所述岩性识别图版上对应的高分辨电阻率是否处于第三预定范围,若为是,则识别的岩性为粉砂岩;判断所述目的层段的电成像图像上是否具有第二预定颜色特征,图像上是否具有层状或块状构造,且所述岩性识别图版上对应的高分辨电阻率是否大于预定值,若为是,则识别的岩性为介壳灰岩;判断所述目的层段的电成像图像上是否具有第二预定颜色特征,图像上是否具有透镜体特征,且所述岩性识别图版上对应的高分辨电阻率是否处于第四预定范围,若为是,则识别的岩性为白云岩。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团测井有限公司,其通讯地址为:100007 北京市东城区东直门北大街9号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。