[0001] 本发明涉及地质调查领域，特别是涉及一种地质调查数据智慧提取分析方法。

[0002] 地质调查是泛指一切以地质现象(岩石、地层、构造、矿产、水文地质、地貌等)为对象，以地质学及其相关科学为指导，以观察研究为基础的调查工作。

[0003] 随着油气勘探程度的日益提高，勘探开发的难度也日益增大，另外随着各种新地质调查方法的应用，录取的资料越来越多，在此情况下，如何让综合地质调查资料在对油气层的识别乃至在油气勘探开发中发挥更加重要的作用成为迫在眉睫的问题。

[0004] 现有的地质调查数据智慧提取分析方法有很多，如皮克斯勒法和C2/C3比值法。皮克斯勒法只需要简单地计算就能提供出评价结果。但在实际应用过程中，该方法的解释结果大部分为非生产层，通过对平台地质调查解释资料和气体数据反演的结果看来，用该方法来解释油气层无法找到合适的界限参数，即油气层对该方法不具备较好的响应规律，因此，该方法适用性不好。C2/C3比值法应用简单，但较为单一，不能很好地反映组分之间的规律性，实际应用当中，C2/C3多<2或>3，解释结果多为油层或干气层，准确性较低。

[0005] 综上，现有的方法存在适用性不好和准确性低的问题。

[0032] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0033] 本发明的目的是提供一种地质调查数据智慧提取分析方法，在准确计算储层含油率的基础上，估算目标储层的含油级别，从而快速、准确、有效识别目标储层的流体性。

[0034] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

[0035] 实施例一

[0036] 如图1所示，本实施例提供了一种地质调查数据智慧提取分析方法，包括：

[0037] 步骤100：采集现场地质调查数据。所述现场地质调查数据包括气测数据及地化数据。

[0038] 具体地，采用气体检测设备对钻井液中的气体进行检测，得到气测数据。气测数据采集需要定量脱气器对钻井液中的气体进行分析，气体检测设备的测量精度为0.0001％。

[0039] 采用地化地质调查技术对地质样品进行分析，得到地化数据。地质样品为定量选取的壁心或岩心样品，样品重量为100mg±5mg。

[0040] 进一步地，通过实时地层流体地质调查仪获得反映储层含油气性的全烃及各烃类组分含量，包括：甲烷C1、乙烷C2、丙烷C3、异丁烷iC4、正丁烷nC4、异戊烷iC5、正戊烷nC5、正己烷nC6、正庚烷nC7、正辛烷nC8、苯C6H6、甲苯C7H8及甲基环己烷C7H14C。

[0041] 步骤200：对所述现场地质调查数据进行相关性分析，确定现场相关性调查数据。具体地，选取相关性大于设定阈值的数据作为现场相关性调查数据。

[0042] 步骤300：根据所述现场相关性调查数据及地质调查解释数据库，确定渗透率、岩石含油气总量、原油密度、岩石密度及储层有效孔隙度。所述地质调查解释数据库中预先存储有地质调查资料、地质资料及钻井工程参数。

[0043] 本实施例中，对现场地质调查数据进行相关性分析，选取相关性强的数据组参与地质调查解释数学模型的建立，并组建数据库。并通过数据仓库、database及hadloop建立数据层。

[0044] 其中，数据仓库包括选取能反映储层物性的曲线数据，包括声波时差、密度、自然伽马三组数据、地质调查资料、地质资料及钻井工程参数。

[0045] 地质调查资料包括：气测全量、组分资料、层位、岩性、电导、温度、定量荧光分析数据、地层压力参数以及计算参数资料。其中，组分资料包括：酸不溶物含量、白云石含量、方解石含量、硅含量、钙含量、镁含量、后效显示、密度及负离子。

[0046] 地质资料包括：岩屑、岩心、壁心、钻时、钻井液密度、粘度及油气水资料。

[0047] 所述钻井工程参数包括钻速、钻压、泵压、出口流量、DC指数及钻头参数。

[0048] 进一步地，首先对数据层中的数据进行删选，删除异常值，得到数据集。删选的过程包括：数据清理、数据集成、数据变换和数据规约处理。

[0049] 对于气测数据，剔除中接单根、井漏(涌)、钻井液添加剂、气侵引起储层气测数据异常点。对于地化数据，剔除受钻井液添加剂影响的数据点和代表性差的数据点。

[0050] 步骤400：根据所述渗透率、所述岩石含油气总量、所述原油密度、所述岩石密度及所述储层有效孔隙度，计算储层含油率。

[0051] 具体地，根据收集到的数据参数进行储层含油率的计算，相关参数包括：SO、S1、S2、OPI、Pg、P、FF、IW、K、V岩石、do、d岩石、Voi、k、Φ。

[0052] 其中，SO为C1～C7的天然气烃，S1为C8～C32的热蒸发液态烃，S2表示>C32重馏分和胶质、沥青质热解产生的烃，OPI为油产率指数，Pg为SO+S1+S2岩石含油气总量，P为孔隙度，FF为自由流体指数，IW为束缚水饱和度，K为渗透率，V岩石为单位重量岩石体积，V岩石＝1/3 3
d岩石，do为原油密度，取中间值0.82g/cm ，d岩石为岩石密度，取2.3g/cm ，Voi为单位重量岩石中原油体积，Voi＝K*Pg/do*1000，k为烃类恢复系数，Φ为储层有效孔隙度(由孔隙度P、自由流体指数FF、束缚水饱和度IW、渗透率K确定)，取小数。

[0053] 采用公式Soi＝Voi/Φ*V岩石*100％计算储层含油率Soi。

[0054] 进一步地，将储层含油率视为一个定量参数，利用此定量参数解析储层含油率的高低，实现定量评价储层的含油情况。所述地质调查数据智慧提取分析方法还包括：

[0055] 步骤500：若所述储层含油率大于20％，则储层为油层。

[0056] 步骤600：若所述储层含油率小于20％且大于7％，则储层为油水同层。

[0057] 步骤700：若所述储层含油率小于7％且大于3％，则储层为水层。

[0058] 步骤800：若所述储层含油率小于3％，则储层为干层。

[0059] 本发明首先获取现场地质调查数据，并组建数据库，然后结合数据库内的资料，计算单位重量岩石中原油体积，得到单位重量岩石中原油体积，之后利用单位重量岩石中原油体积和储层有效孔隙度，求得储层含油率，根据储层含油率的界限区域判断出新井中的储层流体性质。进而能够利用含油饱和度确定全井储层所有显示段的含油级别。本发明在准确计算储层含油率的基础上，估算目标储层的含油级别，从而快速、准确、有效识别目标储层的流体性。

[0060] 实施例二

[0061] 为了执行上述实施例一对应的方法，以实现相应的功能和技术效果，下面提供一种地质调查数据智慧提取分析系统。

[0062] 如图2所示，本实施例提供的地质调查数据智慧提取分析系统包括：数据采集单元1、相关性分析单元2、参数确定单元3及含油率计算单元4。

[0063] 数据采集单元1用于采集现场地质调查数据。所述现场地质调查数据包括气测数据及地化数据。

[0064] 相关性分析单元2与所述数据采集单元1连接，相关性分析单元2用于对所述现场地质调查数据进行相关性分析，确定现场相关性调查数据。

[0065] 参数确定单元3与所述相关性分析单元2连接，参数确定单元3用于根据所述现场相关性调查数据及地质调查解释数据库，确定渗透率、岩石含油气总量、原油密度、岩石密度及储层有效孔隙度。所述地质调查解释数据库中预先存储有地质调查资料及钻井工程参数。

[0066] 含油率计算单元4与所述参数确定单元3连接，含油率计算单元4用于根据所述渗透率、所述岩石含油气总量、所述原油密度、所述岩石密度及所述储层有效孔隙度，计算储层含油率。

[0067] 相对于现有技术，本实施例提供的地质调查数据智慧提取分析系统与实施例一提供的地质调查数据智慧提取分析方法的有益效果相同，在此不再赘述。

[0068] 实施例三

[0069] 本实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的地质调查数据智慧提取分析方法。

[0070] 可选地，上述电子设备可以是服务器。

[0071] 另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一的地质调查数据智慧提取分析方法。

[0072] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

[0073] 本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。