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申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司

摘要：本发明提供一种三维岩性属性特征分析方法及装置，将深度学习技术引进岩心三维岩性属性特征分析中，准确标定出岩心属性特征，具有技术方法先进，操作步骤便捷，高效节省，准确度高的优点，解决了目前三维岩心属性特征分析只能借助扫描电镜、定性评价、二维分析、评价准确度不高的问题，能够准确定量评价三维岩心属性，规避钻井投资风险，达到了高精度依据岩心分析评价油藏的技术效果，具有良好的技术应用前景和经济效益。

主权项：1.一种三维岩性属性特征分析方法，其特征在于，包括：采集目标层段中岩心的二维属性特征数据；通过采集岩心的切片数据得到目标层段中岩心的二维属性特征数据；将所述二维属性特征数据输入至预设的三维重建深度学习模型，生成岩心的三维属性特征数据；其中，所述三维重建深度学习模型通过已采集的各层段岩心的二维属性特征数据训练形成；所述三维属性特征数据包括孔隙体积数据和基岩体积数据，所述三维岩性属性特征分析方法还包括：根据所述三维属性特征数据获取所述孔隙体积数据；根据所述孔隙体积数据确定所述岩心的孔隙特征数据，所述孔隙特征数据包括孔隙的数量数据、分布数据、孔隙度数据以及类型数据；所述根据所述三维属性特征数据获取所述孔隙体积数据，包括：识别所述二维属性特征数据中孔隙和基岩对应的灰度特征值；根据所述孔隙和基岩对应的灰度特征值，确定用于区别所述孔隙和所述基岩的灰度门槛值；将灰度值进行散点投影生成灰度值图版，在灰度值图版上加以区分确定孔隙和所述基岩的灰度门槛值；根据所述灰度门槛值筛选所述三维属性特征数据中灰度值小于所述灰度门槛值的数据，生成所述孔隙体积数据；所述三维岩性属性特征分析方法还包括：根据所述孔隙体积数据确定所述岩心的孔渗特征数据，所述孔渗特征数据包括：岩石渗透率数据；所述二维属性特征数据输入至所述三维重建深度学习模型后，所述三维重建深度学习模型根据所述二维属性特征数据进行三维建模，生成三维岩心数据体，所述三维岩心数据体包括所述三维属性特征数据；所述根据所述三维属性特征数据获取所述孔隙体积数据，包括：扫描获得含有孔隙结构的数据体，并对含有孔隙结构的数据体进行三维填充，得到实心岩心数据体；将所述实心岩心数据体与所述三维重建深度学习模型输出的三维岩心数据体做差处理，得到岩心孔隙数据体；通过对岩心进行高精度工业CT或者核磁共振扫描，通过CT扫描进行纯物质的标定，获得纯物质在不同条件下的灰度范围，纯矿物灰度符合高斯分布，当将几种纯矿物一同进行CT扫描，亦可得到一种复杂的灰度高斯分布曲线，而复杂的高斯分布曲线由单个矿物的简单高斯分布曲线叠加而成，按照这个原理将岩心扫描后得到的复杂高斯分布曲线分解成若干个简单的纯矿物灰度高斯分布曲线，既可获得含有孔隙的岩心的三维数据体。

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