技术领域
[0001] 本申请涉及石油勘探开发技术领域，具体涉及一种裂缝和微裂缝的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
相关背景技术
[0002] 由于油基泥浆高电阻特征，传统测井裂缝识别方法较为困难，在相关技术中，裂缝和微裂缝采用电阻率成像识别或采用声成像以及远探测声波识别，但采用电阻率成像识别油基泥浆条件下FMI_HD对大开度裂缝有一定识别能力缝隙，对高角度缝的拾取率较高，但对低角度缝基本无法拾取，且层面信息丢失严重。而采用声成像以及远探测声波识别中超声成像仅能够识别垂直方向的裂缝，斯通滤波反射和横波各向异性分析仅能够识别水平方向裂缝，横波成像技术能够识别井周裂缝(Integrated acoustic evaluation of streservoir fractures:from borehole out into the formation,SPWLA 51 )，UXPL测井仪可以对地下储层的裂缝进行准确地识别，可以在图像中呈现张开度不同的裂缝，因此，采用常规测井识别油基泥浆环境下裂缝与微裂缝，尚无有效的方法。
具体实施方式
[0042] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
[0043] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0044] 在相关技术中，由于油基泥浆高电阻特征，传统测井裂缝识别方法较为困难，目前已有的方法大致有两类，一类是采用电阻率成像识别裂缝，油基泥浆条件下FMI_HD对大开度裂缝有一定识别能力缝，对高角度缝的拾取率较高，但对低角度缝基本无法拾取，且层面信息丢失严重。油基泥浆微电阻率扫描成像测井裂缝识别与评价方法，能够识别油基泥浆条件下的开启裂缝；另一类是采用声成像以及远探测声波识别，超声成像能够识别垂直方向的裂缝，斯通滤波反射和横波各向异性分析能够识别水平方向裂缝，横波成像技术能够识别井周裂缝，UXPL测井仪可以对地下储层的裂缝进行准确地识别，可以在图像中呈现张开度不同的裂缝。
[0045] 考虑到油基泥浆环境下虽然泥浆电阻率高，测井响应与传统水基泥浆裂缝低阻响应差异较大，但也存在一定的响应，较为典型测井响应包括：声波系列测井受其影响弱，高阻泥浆侵入造成阵列感应差异增大，部分裂缝缝面具有高导性可造成电阻率降低，通过识别上述裂缝常规测井响应特征，可实现裂缝识别。
[0046] 针对上述问题，申请人提出了本申请实施例提供的裂缝和微裂缝的识别方法、装置、电子设备及存储介质，针对油基泥浆常规测井响应特征，将所述裂缝发育段样本和岩心无裂缝取心段样本输入预先建立的裂缝指示曲线计算模型得到对应的指示曲线，将对应指示曲线与其裂缝发育程度做对比，综合确定裂缝识别阈值，计算裂缝指示曲线实现裂缝识别，对于油基泥浆钻井深化地质认识与测试选层有重要意义。其中，裂缝和微裂缝的识别方法在后续的实施例中进行详细说明。
[0047] 实施例一
[0048] 下面针对本申请实施例提供的裂缝和微裂缝的识别方法的应用场景进行介绍：
[0049] 请参阅图1，图1为本申请实施例中提供的一种裂缝和微裂缝的识别方法流程示意图，能有效实现对油基泥浆条件下常规测井裂缝和微裂缝的识别，在本实施例中，裂缝和微裂缝的识别方法可以应用在如图3所示的裂缝和微裂缝的识别装置300与如图5所示的电子设备400中，电子设备可以是台式电脑、平板电脑、智能手机等智能终端，其中，电子设备可以包括一个或者多个，多个电子设备之间可通过无线和/或有线的方式传输信息，多个电子设备可协同完成裂缝和微裂缝的识别方法，示例性地，可以通过智能终端获取常规测井数据、样本数据来完成裂缝和微裂缝的识别方法流程。
[0050] 下面针对图1所示的流程进行详细的阐述，该裂缝和微裂缝的识别方法可以包括步骤S110至步骤S140。
[0051] 步骤S110：获取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本和常规测井数据。
[0052] 在本申请实施例中，裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本可以是薄片裂缝发育段与岩心段对应的图片等样本数据。
[0053] 需要说明的是，获取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本可以包括各层段的多个样本。
[0054] 步骤S120：将裂缝发育段样本和岩心无裂缝取心段样本输入预先建立的裂缝指示曲线计算模型，得到裂缝发育段样本对应的第一指示曲线和岩心无裂缝取心段样本对应的第二指示曲线。
[0055] 在本申请实施例中，预先建立的裂缝指示曲线计算模型可以直接计算出各个样本的裂缝指示曲线，岩心无裂缝取心段对应不同的曲线，即微裂缝曲线，裂缝发育段样本对应裂缝曲线。
[0056] 步骤S130：基于第一指示曲线、第二指示曲线和裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本对比确定裂缝识别阈值。
[0057] 在本申请实施例中，可以将不同的裂缝曲线、微裂缝曲线与其对应的裂缝发育段样本、岩心无裂缝心段样本做对比，综合确定裂缝识别阈值。
[0058] 步骤S140：基于裂缝识别阈值对常规测井数据进行裂缝和微裂缝的识别。
[0059] 本实施例中，针对油基泥浆常规测井响应特征，根据输入的样本和常规测井数据，通过预先建立的裂缝指示曲线计算模型来计算裂缝指示曲线实现裂缝识别，方法基于常规测井与钻井资料开展分析，资料来源丰富廉价，且操作简单，可以在油基泥浆条件下常规测井裂缝识别，为地震裂缝预测、油气藏地质深化研究以及油气井投产设计提供有利支撑。
[0060] 考虑到较为典型测井响应包括：声波系列测井受其影响弱，高阻泥浆侵入造成阵列感应差异增大，部分裂缝缝面具有高导性可造成电阻率降低，通过识别上述各类裂缝常规测井响应特征，可实现裂缝识别。
[0061] 请参阅图2，图2为本申请实施例中的另一种裂缝和微裂缝的识别方法流程示意图，在一些实施例中，步骤S120中，裂缝指示曲线计算模型采用如下步骤S210至步骤S240建立。
[0062] 步骤S110：获取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本和常规测井数据。
[0063] 在本申请实施例中，裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本可以是薄片裂缝发育段与岩心段对应的图片等样本数据。
[0064] 步骤S120：将裂缝发育段样本和岩心无裂缝取心段样本输入预先建立的裂缝指示曲线计算模型，得到裂缝发育段样本对应的第一指示曲线和岩心无裂缝取心段样本对应的第二指示曲线。
[0065] 步骤S210：提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝敏感因子。
[0066] 在本申请实施例中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本过程中，可以对应选取对应需要的目标层，来得到相应层的裂缝敏感因子。
[0067] 在一些实施例中，裂缝敏感因子，包括：裂缝面电阻率降低因子、裂缝声波时差增大因子和油基泥浆侵入电阻率差异因子。
[0068] 步骤S220：确定裂缝敏感因子中的刻度最大值。
[0069] 在本申请实施例中，在提取各个层的裂缝敏感因子后，选取最大的裂缝敏感因子，即确定裂缝敏感因子中的刻度最大值。
[0070] 步骤S230：将各样本对应的裂缝敏感因子与刻度最大值比值得到权重系数。
[0071] 在本申请实施例中，权重系数即为经验系数，对于在油基泥浆条件下部分裂缝面具有电阻率减低，部分裂缝造成声波时差增大，油基泥浆侵入也可造成部分裂缝、微裂缝发育段阵列感应负差异，因此，根据以上内容不同的情况来得到对应的权重系数情况。
[0072] 步骤S240：基于权重系数和裂缝敏感因子构建述裂缝指示曲线计算模型。
[0073] 在本申请实施例中，通过对各敏感因子进行标准化处理，可以通过加权计算来构建裂缝指示曲线计算模型。
[0074] 步骤S130：基于第一指示曲线、第二指示曲线和裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本对比确定裂缝识别阈值。
[0075] 步骤S140：基于裂缝识别阈值对常规测井数据进行裂缝和微裂缝的识别。
[0076] 申请人考虑到，虽然油基泥浆条件下，泥浆不导电，泥浆侵入造成近井地带电阻率升高，但由于部分岩石亲水，裂缝面存在连续的水膜，形成导电回路，造成部分裂缝特别是一些大开度裂缝发育段电阻率明显降低。因此，可以采用深电阻率与其最大包络线差值进行表征，并通过泥质含量校正，获得裂缝面电阻率降低因子。
[0077] 针对上述问题，在一些实施例中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝面电阻率降低因子，采用第一表达式计算，第一表达式包括：
[0078] Rt_OB_FF＝(Rtevp‑t)*(1‑sh)；
[0079] 式中，Rt__FF为裂缝面电阻率降低因子；Rt为深感应电阻率，单位(Ω.m)；Rtevp为深感应电阻率最大包络线，单位(Ω.m)；Vsh为泥质含量。
[0080] 申请人考虑到，由于在低角缝与微裂缝发育段，声波传播路径存在多个岩石‑流体界面，对声波存在明显散射与反射，造成声波明显衰减，引起声波时差增大，因此，可以采用声波时差与声波时差最小包络线差值进行表征，并通过泥质含量校正，获得裂缝声波时差增大因子。
[0081] 针对上述问题，在一些实施例中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝声波时差增大因子，采用第二表达式计算，第二表达式包括：
[0082] AC__FF＝(AC‑ACevp)*(1‑Vsh)；
[0083] 式中，AC__FF为裂缝声波时差增大因子；AC为声波时差，(单位μS/ft)；ACevp为声波时差最小包络线；Vsh为泥质含量。
[0084] 申请人考虑到，微裂缝发育层段地层渗透性明显增强，油基泥浆侵入可造成电阻率明显负差异，因此，可以通过计算深浅探测感应电阻率差值进行表征。
[0085] 针对上述问题，在一些实施例中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的油基泥浆侵入电阻率差异因子，采用第三表达式计算，第三表达式包括：
[0086] RX3_OB_FF＝max(lgM2RX‑gM2R3,0)
[0087] 式中，RX3__为油基泥浆侵入电阻率差异因子，max为取最大值函数，M2为深探测感应电阻率，(单位Ω.m)，M2R3为浅探测感应电阻率，(单位Ω.m)。
[0088] 在一些实施例中，裂缝指示曲线计算模型的表达式包括：
[0089] FRACT＝∑iai*i/imax；
[0090] 式中，FRiCT为裂缝指示曲线，i为裂缝敏感因子个数，ai为第i种裂缝敏感因子的权重系数，Xi为第i种裂缝敏感因子，Ximax为第i种裂缝敏感因子的刻度最大值。
[0091] 在本申请实施例中，在通过上述实施例提取各样本裂缝敏感因子后，通过与所有样本中对应敏感因子最大值比值，对各敏感因子进行标准化，加权计算构建裂缝指示曲线。
[0092] 实施例二
[0093] 在实施例一的基础上，下面以某盆地X301井侏罗系某组评价情况为例来说明本申请提出的裂缝和微裂缝的识别方法的一种实际应用过程。
[0094] 步骤S1：提取裂缝敏感因子。
[0095] 岩心与薄片裂缝发育段显示，油基泥浆条件下部分裂缝面具有电阻率减低，部分裂缝造成声波时差增大，油基泥浆侵入也可造成部分裂缝‑微裂缝发育段阵列感应负差异，据此构建以下三种裂缝敏感参数：
[0096] 步骤S11：构建裂缝面电阻率降低因子。
[0097] 油基泥浆条件下，泥浆不导电，泥浆侵入造成近井地带电阻率升高，但由于部分岩石亲水，裂缝面存在连续的水膜，形成导电回路，造成部分裂缝特别是一些大开度裂缝发育段电阻率明显降低，研究中采用深电阻率与其最大包络线差值进行表征，并通过泥质含量校正，获得裂缝面电阻率降低因子，公式如下：
[0098] Rt__FF＝(Rtevp‑t)*(1‑sh)
[0099] 式中：Rt_OB_FF为裂缝面电阻率降低因子；Rt为深感应电阻率，Ω.m；Rtevp为深感应电阻率最大包络线，Ω.m；Vsh为泥质含量。
[0100] 步骤S12：构建裂缝声波时差增大因子。
[0101] 由于在低角缝与微裂缝发育段，声波传播路径存在多个岩石‑流体界面，对声波存在明显散射与反射，造成声波明显衰减，引起声波时差增大，研究中采用声波时差与声波时差最小包络线差值进行表征，并通过泥质含量校正，获得裂缝声波时差增大因子，公式如下：
[0102] AC__FF＝(AC‑ACevp)*(1‑Vsh)
[0103] 式中：AC_OB_FF为裂缝声波时差增大因子；AC为声波时差，μS/ft；ACevp为声波时差最小包络线，μS/ft；Vsh为泥质含量。
[0104] 步骤S13：构建油基泥浆侵入电阻率差异因子。
[0105] 微裂缝发育层段地层渗透性明显增强，油基泥浆侵入可造成电阻率明显负差异，通过计算深浅探测感应电阻率差值进行表征，公式如下：
[0106] RX3_OB_FF＝max(lgM2RX‑gM2R3,0)
[0107] 式中：RX3_OB_FF为油基泥浆侵入电阻率差异因子；max为取最大值函数；M2RX为深探测感应电阻率，Ω.m；M2R3为浅探测感应电阻率，Ω.m。
[0108] 在完成构建以下三种裂缝敏感参数，进入步骤S2。
[0109] 步骤S2：构建裂缝指示曲线。
[0110] 示例性地，通过选取目的层多个裂缝发育与无裂缝取心段作为样本，依据步骤S1提取各样本裂缝敏感因子，通过与所有样本中对应敏感因子最大值比值，对各敏感因子进行标准化，加权计算构建裂缝指示曲线，权重系数为经验系数，取值如表1，具体计算公式如下：
[0111]
[0112] 式中：FRACT为裂缝指示曲线；i为裂缝敏感因子个数；ai为第i种裂缝敏感因子权重系数；Xi为第i种裂缝敏感因子；Ximax为第i种裂缝敏感因子刻度最大值。
[0113] 其中，裂缝敏感因子权重系数取值表可以参阅表1内容所示。
[0114] 裂缝敏感因子 Rt_OB_FF AC_OB_FF RX3_OB_FF权重 0.3 0.3 0.4
[0115] 表1
[0116] 步骤S3：确定裂缝识别阈值。
[0117] 在步骤S2计算各样本裂缝指示曲线后，通过与其裂缝发育程度做对比，综合确定裂缝识别阈值，据此开展裂缝识别。
[0118] 在本实施例中，针对油基泥浆常规测井响应特征，通过提取多个裂缝敏感因子，计算裂缝指示曲线实现裂缝识别，其操作简便，方便基于常规测井与钻井资料开展分析，实现对油基泥浆条件下常规测井裂缝识别，为地震裂缝预测、油气藏地质深化研究以及油气井投产设计提供有利支撑。。
[0119] 通过本申请的处理，可以得到如图4所示的一种井计算裂缝敏感参数、裂缝指示曲线与岩心微裂缝发育段对比情况示意图。
[0120] 在图4中，从左起第一道为深度，第二道为自然伽马，第三道实线为浅阵列感应电阻率，虚线为深阵列感应电阻率，第四道为泥质含量，第五道为计算的裂缝面电阻率降低因子Rt_OB_FF，第六道为计算的油基泥浆侵入电阻率差异因子RX3_OB_FF，第七道为计算的裂缝声波时差增大因子AC_OB_FF，第八道实线为计算的裂缝指示曲线FRACT，虚线裂缝阈值，取值2.0，第九道为测井识别裂缝段，第十道为取心筒次深度段，第十一道为岩心裂缝发育段。
[0121] 通过X301井岩心薄片显示5545‑5552.5m微裂缝发育，计算裂缝敏感因子，获得裂缝指示曲线，并通过裂缝指示曲线与岩心裂缝对比确定裂缝阈值为2.0，图中第9道识别裂缝与第11道岩心裂缝发育段基本能够吻合，表明本发明通过压制干扰，强化裂缝响应，构建裂缝面电阻率降低、裂缝声波时差增大以及油基泥浆侵入电阻率差异三类裂缝敏感参数，采用三种敏感因子加权叠加构建裂缝指示曲线，通过与岩心裂缝对比，确定裂缝指示曲线阈值，实现油基泥浆条件下常规测井对裂缝识别。
[0122] 实施例三
[0123] 请参阅图3，图3为本申请提供的一种裂缝和微裂缝的识别装置300，该裂缝和微裂缝的识别装置300包括：获取模块310、计算模块320、确认模块330以及识别模块340，其中：
[0124] 获取模块310，用于获取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本和常规测井数据。
[0125] 计算模块320，用于将裂缝发育段样本和岩心无裂缝取心段样本输入预先建立的裂缝指示曲线计算模型，得到裂缝发育段样本对应的第一指示曲线和岩心无裂缝取心段样本对应的第二指示曲线。
[0126] 确认模块330，用于基于第一指示曲线、第二指示曲线和裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本对比确定裂缝识别阈值。
[0127] 识别模块340，用于基于裂缝识别阈值对常规测井数据进行裂缝和微裂缝的识别。
[0128] 可选地，计算模块320还可以包括构建模块，构建模块包括：提取模块、最大值确认模块、比值模块以及子构建模块，其中：
[0129] 提取模块，用于提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝敏感因子。
[0130] 最大值确认模块，用于确定裂缝敏感因子中的刻度最大值。
[0131] 比值模块，用于将各样本对应的裂缝敏感因子与刻度最大值比值得到权重系数。
[0132] 子构建模块，用于基于权重系数和裂缝敏感因子构建述裂缝指示曲线计算模型。
[0133] 可选地，子构建模块中，裂缝指示曲线计算模型的表达式包括：
[0134] FRAcT＝∑iai*i/imax；
[0135] 式中，FRACT为裂缝指示曲线，i为裂缝敏感因子个数，ai为第i种裂缝敏感因子的权重系数，Xi为第i种裂缝敏感因子，Ximax为第i种裂缝敏感因子的刻度最大值。
[0136] 可选地，提取模块还包括第一提取模块，用于提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝面电阻率降低因子，采用第一表达式计算，第一表达式包括：
[0137] Rt_OB_FF＝(Rtevp‑t)*(1‑sh)；
[0138] 式中，Rt__FF为裂缝面电阻率降低因子，Rt为深感应电阻率，Rtevp为深感应电阻率最大包络线，Vsh为泥质含量。
[0139] 可选地，提取模块还包括第二提取模块，用于提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝声波时差增大因子，采用第二表达式计算，第二表达式包括：
[0140] AC__FF＝(AC‑ACevp)*(1‑Vsh)；
[0141] 式中，AC__FF为裂缝声波时差增大因子，AC为声波时差，ACevp为声波时差最小包络线，Vsh为泥质含量。
[0142] 可选地，提取模块还包括第三提取模块，用于提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的油基泥浆侵入电阻率差异因子，采用第三表达式计算，第三表达式包括：
[0143] RX3_OB_FF＝max(lgM2RX‑gM2R3,0)
[0144] 式中，RX3__为油基泥浆侵入电阻率差异因子，max为取最大值函数，M2为深探测感应电阻率，M2R3为浅探测感应电阻率。
[0145] 需要说明的是，本申请中装置实施例的还可以包括执行上述任一裂缝和微裂缝的识别方法的其他各项步骤的模块，此处不再赘述，本申请中装置实施例与前述方法实施例相互对应，装置实施例中具体的原理可以参见前述方法实施例中的内容，此处不再赘述。
[0146] 在本实施例提供的几个实施例中，模块互相之间的耦合可以是电性，机械或其他形式的耦合。
[0147] 另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
[0148] 实施例四
[0149] 请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种可以执行上述裂缝和微裂缝的识别方法的电子设备400的结构框图，该电子设备400可以是计算机、平板电脑、智能手机或者便携式计算机等设备。
[0150] 电子设备400还包括处理器402和存储器404。其中，该存储器404中存储有可以执行前述实施例中内容的程序，而处理器402可以执行该存储器404中存储的程序。
[0151] 其中，处理器402可以包括一个或者多个用于处理数据的核以及消息矩阵单元。处理器402利用各种借口和线路连接整个电子设备400内的各个部分，通过运行或执行储存在存储器404内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器404内的数据，执行电子设备400的各种功能和处理数据。可选地，处理器402可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array，FPGA)、可编辑逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器402可集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解码器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解码器也可以不集成到处理器中，单独通过一块通信芯片进行实现。
[0152] 存储器404可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read‑Only Memory)。存储器404可用于储存指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器404可包括存储程序区和存储数据区，其中存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(如，用户获取随机数的指令)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储终端在使用中所创建的数据(如，随机数)等。
[0153] 电子设备400还可以包括网络模块以及屏幕，网络模块用于接受以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的互相转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯，例如和音频播放设备进行通讯。网络模块可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(SIM)卡、存储器等等。网络模块可与各种网络如互联网、企业内部网、无线网络进行通讯或者通过无线网络与其他设备进行通讯。上述的无线网络可包括蜂窝式电话网、无线局域网或者城域网。屏幕可以进行界面内容的显示以及进行数据交互。
[0154] 其中，电子设备可以执行如下较佳实施步骤：
[0155] 获取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本和常规测井数据；
[0156] 将裂缝发育段样本和岩心无裂缝取心段样本输入预先建立的裂缝指示曲线计算模型，得到裂缝发育段样本对应的第一指示曲线和岩心无裂缝取心段样本对应的第二指示曲线；
[0157] 裂缝指示曲线计算模型采用如下步骤建立：
[0158] 提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝敏感因子，其中，裂缝敏感因子包括：裂缝面电阻率降低因子、裂缝声波时差增大因子和油基泥浆侵入电阻率差异因子。
[0159] 其中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝面电阻率降低因子，采用第一表达式计算，第一表达式包括：
[0160] Rt_OB_FF＝(Rtevp‑t)*(1‑sh)；
[0161] 式中，Rt__FF为裂缝面电阻率降低因子，Rt为深感应电阻率，Rtevp为深感应电阻率最大包络线，Vsh为泥质含量。
[0162] 其中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝声波时差增大因子，采用第二表达式计算，第二表达式包括：
[0163] AC__FF＝(AC‑ACevp)*(1‑Vsh)；
[0164] 式中，AC__FF为裂缝声波时差增大因子，AC为声波时差，ACevp为声波时差最小包络线，Vsh为泥质含量。
[0165] 其中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的油基泥浆侵入电阻率差异因子，采用第三表达式计算，第三表达式包括：
[0166] RX3_OB_FF＝max(lgM2RX‑gM2R3,0)
[0167] 式中，RX3__为油基泥浆侵入电阻率差异因子，max为取最大值函数，M2为深探测感应电阻率，M2R3为浅探测感应电阻率。
[0168] 确定裂缝敏感因子中的刻度最大值；
[0169] 将各样本对应的裂缝敏感因子与刻度最大值比值得到权重系数；
[0170] 基于权重系数和裂缝敏感因子构建述裂缝指示曲线计算模型；
[0171] 其中，裂缝指示曲线计算模型的表达式包括：
[0172] FRACT＝∑iai*i/imax；
[0173] 式中，FRACT为裂缝指示曲线，i为裂缝敏感因子个数，ai为第i种裂缝敏感因子的权重系数，Xi为第i种裂缝敏感因子，Ximax为第i种裂缝敏感因子的刻度最大值。
[0174] 基于第一指示曲线、第二指示曲线和裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本对比确定裂缝识别阈值；
[0175] 基于裂缝识别阈值对常规测井数据进行裂缝和微裂缝的识别。
[0176] 实施例五
[0177] 请参考图6，其示出了本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读存储介质500中存储有程序代码510，程序代码510可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。
[0178] 计算机可读存储介质500可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地，计算机可读存储介质包括非易失性计算机可读介质(non‑transitory computer‑readable storage medium)。计算机可读存储介质500具有执行上述方法中的任意方法步骤的程序代码510的存储空间。这些程序代码510可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。
程序代码510可以例如以适当形式进行压缩。
[0179] 本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中描述的裂缝和微裂缝的识别方法。
[0180] 其中，计算机执行计算机程序可以实行如下技术方案：
[0181] 获取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本和常规测井数据；
[0182] 将裂缝发育段样本和岩心无裂缝取心段样本输入预先建立的裂缝指示曲线计算模型，得到裂缝发育段样本对应的第一指示曲线和岩心无裂缝取心段样本对应的第二指示曲线；
[0183] 裂缝指示曲线计算模型采用如下步骤建立：
[0184] 提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝敏感因子，其中，裂缝敏感因子包括：裂缝面电阻率降低因子、裂缝声波时差增大因子和油基泥浆侵入电阻率差异因子。
[0185] 其中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝面电阻率降低因子，采用第一表达式计算，第一表达式包括：
[0186] Rt_OB_FF＝(Rtevp‑t)*(1‑sh)；
[0187] 式中，Rt__FF为裂缝面电阻率降低因子，Rt为深感应电阻率，Rtevp为深感应电阻率最大包络线，Vsh为泥质含量。
[0188] 其中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的裂缝声波时差增大因子，采用第二表达式计算，第二表达式包括：
[0189] AC__FF＝(AC‑ACevp)*(1‑Vsh)；
[0190] 式中，AC__FF为裂缝声波时差增大因子，AC为声波时差，ACevp为声波时差最小包络线，Vsh为泥质含量。
[0191] 其中，提取裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本的油基泥浆侵入电阻率差异因子，采用第三表达式计算，第三表达式包括：
[0192] RX3_OB_FF＝max(lgM2RX‑gM2R3,0)
[0193] 式中，RX3__为油基泥浆侵入电阻率差异因子，max为取最大值函数，M2为深探测感应电阻率，M2R3为浅探测感应电阻率。
[0194] 确定裂缝敏感因子中的刻度最大值；
[0195] 将各样本对应的裂缝敏感因子与刻度最大值比值得到权重系数；
[0196] 基于权重系数和裂缝敏感因子构建述裂缝指示曲线计算模型；
[0197] 其中，裂缝指示曲线计算模型的表达式包括：
[0198] FRACT＝∑iai*i/imax；
[0199] 式中，FRiCT为裂缝指示曲线，i为裂缝敏感因子个数，ai为第i种裂缝敏感因子的权重系数，Xi为第i种裂缝敏感因子，Ximax为第i种裂缝敏感因子的刻度最大值。
[0200] 基于第一指示曲线、第二指示曲线和裂缝发育段样本、岩心无裂缝取心段样本对比确定裂缝识别阈值；
[0201] 基于裂缝识别阈值对常规测井数据进行裂缝和微裂缝的识别。
[0202] 综上，本申请提供了一种裂缝和微裂缝的识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过总结岩心、薄片裂缝常规测井响应特征，进一步提取裂缝敏感参数，采用加权算法构建裂缝指示曲线，采用阈值识别裂缝，通过压制干扰，强化裂缝响应，构建裂缝面电阻率降低、裂缝声波时差增大以及油基泥浆侵入电阻率差异三类裂缝敏感参数，采用三种敏感因子加权叠加构建裂缝指示曲线，通过与岩心裂缝对比，确定裂缝指示曲线阈值，实现油基泥浆条件下常规测井对裂缝识别，利用该技术可以对钻井井筒内裂缝、裂缝发育段进行识别。
[0203] 在本公开实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的。
[0204] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0205] 以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
