Lamination Type Recognition with Artificial Intelligence Based on Optical Thin Section
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摘要:
纹层类型的准确识别是光学薄片技术在油田勘探开发过程中的一个重要应用。在页岩储层改造过程中，由于页岩特有的薄层理构造与非均质性，准确识别地层中纹层类型，对选取储层改造位置和优化改造方案具有重要意义。光学大薄片相较于传统测井数据具有更加精确的岩性划分，相较于普通薄片具有更大尺度的纵向连续岩性变化规律特征，可提供厘米级别的储层信息，从而能够准确划分纹层类型，优选工程甜点。基于卷积神经网络（CNN）构建了纹层分类模型（简称CNN模型），利用纵向上连续的光学大薄片数据，CNN模型可以准确识别细砂质纹层、粉砂质纹层和泥质纹层，分类精度最高达73%，且分类准确率优于YOLOv5模型。研究结果表明，CNN模型能够有效实现纹层类型智能识别，且能够应对复杂背景和精细纹层特征，为页岩油气储层的精细化表征和开发提供了一种高效、精准的解决方案。
Abstract:The accurate recognition of lamination types is an important application field of optical thin section technology in the process of oilfield exploration and development. In the process of shale reservoir stimulation, due to the unique thin bedding structure and heterogeneity of shale, it is of great significance to accurately identify the lamination types in the formation for selecting the reservoir stimulation location and optimizing the stimulation plan. Compared with the well logging data, the large optical thin sections can achieve more accurate lithology division, and they have more obvious longitudinally continuous lithology variation characteristics than the ordinary thin sections, which can provide reservoir information at the centimeter level, so as to accurately classify the lamination types and optimize the engineering sweet spots. A lamination classification model (referred to as the CNN model) was constructed based on a convolutional neural network (CNN), and three types of lamination were classified and recognized by longitudinally continuous large optical thin section data. The results show that the CNN model can accurately identify fine sand lamination, silty sand lamination, and argillaceous lamination, and the classification accuracy can reach 73% and it is better than that of the YOLOv5 model. The results show that the CNN model can effectively realize intelligent lamination recognition and can deal with complex background and fine lamination features, which provides an efficient and accurate solution for the fine characterization and development of shale oil and gas.
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Keywords:
- shale /
- lamination type /
- optical thin section /
- image classification /
- neural network /
- intelligent recognition
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顺北油气田属于顺托果勒隆起构造带，位于沙雅隆起、卡塔克隆起和阿瓦提坳陷、满加尔坳陷之间，包含4个区块，面积19 979 km2，油气资源量达17×108 t。该油气田属于断溶体油气藏，储层段埋深7 500～8 800 m，是目前世界上油藏埋深最深的油气田之一，具有超深、超高压和超高温的特点[1-3]。顺北油气田辉绿岩侵入体埋深达6 000～7 000 m，密度达3.02～3.08 kg/L，研磨性强，钻进过程中掉块严重，导致井下频繁蹩钻、憋泵和阻卡，提高钻井液密度后多次引发井漏，多次堵漏但效果不明显，给钻井带了很大的挑战。
辉绿岩为浅侵入岩，属于火成岩的一种，常见的玄武岩及凝灰岩均为喷出火成岩类，两者之间成岩环境存在明显差异。在火成岩井壁失稳研究方面，丁锐等人[4]针对辽东湾、渤海湾及其邻近的冀东油田和大港油田东部钻遇的火成岩地层进行了井壁稳定技术研究，提出了强抑制、强封堵、低滤失量的多元醇防塌钻井液体系；朱宽亮等人[5-6]针对南堡油田馆陶组底部玄武岩地层易发生坍塌掉块及井漏等复杂事故，利用玄武岩坍塌压力预测分析的成果，确定了合理的钻井液密度，同时优选出了强封堵、强抑制的KCl成膜封堵低侵入钻井液，使南堡油田玄武岩地层井壁稳定技术得到突破性进展。前人主要研究了玄武岩、凝灰岩等喷出岩的井壁垮塌问题，辉绿岩侵入体井壁垮塌问题的相关研究鲜见报道。为此，笔者调研了顺北油气田完钻井的辉绿岩侵入体分布概况，对已钻遇辉绿岩井的情况进行统计分析，结合室内实验研究，明确了微裂缝及钻具振动对辉绿岩井壁失稳产生较大影响，对钻井液密度、封堵性能和携岩性能进行优化，形成了辉绿岩井壁稳定钻井液技术，现场应用后效果较好。
1. 辉绿岩分布特征及失稳概况
针对顺北油气田辉绿岩井壁失稳复杂[7-9]，调研了完钻井的辉绿岩侵入体分布概况，截至2021年底，顺北油气田有26口井在钻井过程中钻遇辉绿岩，其中，16口井位于1#断裂带，7口井位于5#断裂带中部。1#断裂带辉绿岩侵入体大部分位于桑塔木组（占比81.2%），断裂带北部辉绿岩埋深小于7 000 m，大部分厚度为20～30 m；断裂带南部辉绿岩埋深大于7 000 m，以辉绿岩薄层为主，大部分厚度小于15 m。5#断裂带辉绿岩侵入体大部分位于石炭系（占比71.4%），埋深浅，约为5 000～6 000 m，以薄层为主，厚度小于10 m。
揭开辉绿岩时会产生大量硬质掉块，由于辉绿岩埋深大、密度高，且井眼直径小，产生掉块之后，若不能及时清洁井底，辉绿岩聚集在钻头上方和下方并导致起下钻不顺畅，且憋泵蹩钻，影响正常钻进，严重时易导致卡钻、断钻具等故障。为了减缓钻进时产生掉块，现场主要通过提高钻井液密度来增加应力支撑，但是辉绿岩岩体存在微裂缝，提高钻井液密度后容易导致微裂缝的宽度增加，诱发井漏，给钻井带来了新的复杂情况。例如，顺北1井6 913.00～6 941.00 m井段为辉绿岩段，钻至井深6 927.55 m时扭矩较为平稳，降低转速上提过程中扭矩波动大，出现憋停顶驱现象；边划眼边提高钻井液密度，最深划眼至6 924.17 m，划眼期间扭矩波动大，频繁憋停顶驱，起钻至套管，提高循环钻井液密度，密度提至1.75 kg/L时发生漏失，出口失返；立即停泵静止观察，井口可见液面，环空灌浆即满；开泵顶通后逐步提高钻井液循环排量，漏失量逐渐变小，其后无漏失，漏失钻井液270 m3。
2. 辉绿岩侵入体井壁失稳机理分析
2.1 辉绿岩组构特征
2.1.1 全岩矿物分析
选取SHB1-18H井和SHB1-13井的辉绿岩岩样，分析了辉绿岩矿物含量，发现辉绿岩以斜长石为主，含有石英、菱铁矿及少量黏土矿物，初步判断辉绿岩为纯力学井壁坍塌失稳，不存在水化效应。
2.1.2 微观结构特征
采用扫描电镜测试了辉绿岩岩样的微观结构，结果如图1所示。由图1可以看出，辉绿岩岩体发育有微裂缝，裂缝缝宽普遍在0.38～1.00 μm ，具有较大尺寸的裂缝长度。文献调研可知，桑塔木组辉绿岩侵入体是晚奥陶世西昆仑－阿尔金洋盆与塔里木板块南缘俯冲碰撞触发了幔源玄武质岩浆向桑塔木组地层走滑断裂中侵入、冷却结晶后形成的，由于不同岩石矿物冷凝速度不同及冷凝收缩作用，凝固过程中岩浆自身和岩浆与桑塔木组泥岩接触面等位置易产生节理缝和砾间缝[10]。
2.1.3 孔喉结构特征
高压压汞技术可以半定量表征孔喉特征参数的大小与分布，从微观角度分析辉绿岩孔隙、喉道的大小。采用AutoPore IV 9500型高性能全自动压汞仪，测试辉绿岩岩样的孔径分布特征，结果如图2所示。从图2可以看出，岩样的孔径分布呈“三峰”特征，右峰的孔径为8～100 nm，中峰的孔径为500～2 000 nm，左峰的孔径为10～100 μm，进一步表明辉绿岩存在纳微米尺度的孔隙和微裂缝。
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图 2 压汞侵入量随孔径变化关系Figure 2. Relationship between mercury intrusion and pore diameter variationSEM及高压压汞实验结果表明，辉绿岩的微裂缝发育，微裂缝的弱面效应可能是导致辉绿岩岩体井壁垮塌失稳的主要因素之一。
2.2 辉绿岩理化性能分析
选取SHB1-18井、HSHB-13井和SHB1-19井辉绿岩地层岩样，在140 ℃、3.5 MPa条件下，测试辉绿岩岩样在清水及钻井液中的线性膨胀率，以及在140 ℃下其在清水、钻井液中滚动16 h后的回收率，结果如表1所示。从表1可以看出，辉绿岩在钻井液及水中的膨胀率极低，滚动回收率大于97.0%，辉绿岩表现出不易分散、稳定性好的特点。
表 1 辉绿岩理化性能分析结果Table 1. Analysis results of physical and chemical properties of diabase井号 取样井深/m 岩样线性膨胀率， % 岩样滚动回收率，% 清水 钻井液 清水 钻井液 SHB1-18H 6 791.00～6 796.00 0.45 0.43 97.9 98.5 SHB1-13 6 993.00 0.32 0.28 98.4 98.6 SHB1-19 6 940.00 0.43 0.44 98.3 98.9 2.3 辉绿岩力学特性影响因素分析
2.3.1 微裂缝
采用GCTS1500三轴岩石力学实验机，进行了单轴抗压强度测试，以评价微裂缝对辉绿岩力学性能的影响，测试结果见图3。由图3可知，均质无裂缝岩样单轴抗压强度为50～60 MPa，弹性模量为10～11 GPa；而发育微裂缝的辉绿岩单轴抗压强度为5～10 MPa，弹性模量为3～7 GPa。结果对比表明，发育微裂缝的辉绿岩单轴抗压强度下降幅度达80%，弹性模量下降幅度达50%左右，可以看出微裂缝对辉绿岩岩体力学性能的影响显著。
2.3.2 钻井液
采用GCTS1500三轴岩石力学实验机，测试辉绿岩在140 ℃、40 MPa条件经现场钻井液浸泡前后的单轴抗压强度和静态弹性模量，以评价现场钻井液对辉绿岩岩体力学参数的影响规律，测试结果见图4。由图4可知：浸泡前辉绿岩的单轴抗压强度达65～70 MPa，静态弹性模量达25～35 GPa；使用现场钻井液浸泡48 h后，其单轴抗压强度降至62～64 MPa，静态弹性模量降至22～32 GPa。单轴抗压强度降低幅度为5.0%，静态弹性模量降低幅度为5.0%，以上结果表明，现场钻井液浸泡对辉绿岩力学参数的影响较小。
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图 4 钻井液对辉绿岩岩样力学参数的影响Figure 4. Effect of drilling fluid immersion on rock mechanical parameters2.4 钻具振动对井壁稳定的影响分析
钻柱振动主要有轴向振动、扭转振动和横向振动等3种形式，3种振动在井下同时发生且相互耦合，其最剧烈、最具破坏性的极端表现形式分别称为跳钻、粘滑和涡动[11]。国内外大量研究表明，钻井时钻柱振动引起的钻柱碰击井壁会对井壁稳定产生致命影响[12-15]，张鹤[11]、王明杰[16]分别采用有限元模拟方法分析了超深井的钻柱振动激励机制、钻柱动力学特征，发现粘滑振动会加剧BHA（底部钻具组合）的涡动，降低钻压和提高转速均可以减弱钻柱的粘滑振动；但提高转速会诱发更为剧烈的 BHA 涡动，导致井径扩大率增加。
2.4.1 扭转振动
扭转振动容易造成钻柱疲劳失效、钻头磨损，并降低钻头的机械钻速。利用顶驱钻井时，地面转速基本恒定；发生扭转振动时，为维持恒定的地面转速，井口扭矩的波动幅度会变大，因此在地面通过观测井口扭矩的变化可以判断井下钻柱扭转振动是否严重。钻头与岩石相互作用是造成钻柱发生扭转振动的主要原因，而粘滑振动是扭转振动最剧烈的表现形式，钻柱的粘滑振动会造成钻头的过度磨损。例如，顺北A井辉绿岩井段7 506～7 530 m，前期钻进过程中参数变化正常，钻时基本维持10 min/m左右，钻至井深7 513 m钻时逐渐增长，且扭矩波动较大，变化异常，钻至井深7 517 m时，钻时约85 min/m，决定起钻。ϕ215.9 mm钻头出井后保径208.0 mm，水眼畅通，除主切削齿外的其他切削齿全部崩掉，钻头磨出环形槽，钻头出井新度目测为20%。
2.4.2 横向振动
横向振动主要发生在 BHA 段，不仅会造成 BHA的疲劳失效，而且会引起井眼扩径和井壁失稳，破坏井筒。顺北B井辉绿岩层段为6 842～6 870 m，厚度28 m；顺北C井辉绿岩层段为6 892～6 917 m，厚度25 m，2口井的层位、厚度和钻井液体系与性能均相同，但是钻井参数有差别（见表2）。其中，顺北B井转速为40～50 r/min，井径扩大率为22.6%；顺北C井转速为30～40 r/min，井径扩大率为9.8%。有限元模拟结果表明，转速增大会诱发更为剧烈的 BHA 涡动，而涡动会引起井眼扩径，所以在其他钻进参数基本相同的情况下，转速越高，井径扩大率越大，现场数据与模拟结果的井径变化趋势一致。同时，J. C. R. Plácido等人[17]也认为造成辉绿岩层井径扩大的原因很可能是由于钻柱横向振动引起的钻柱碰击井壁造成井壁岩石的失稳剥落，而不应该把原因归结于钻井液与井壁岩石的水化作用；并特别指出，硬岩层井壁稳定受钻柱振动的影响会更大，因为硬脆性岩石、强度高而弹塑性差的力学特征，该类岩石在高温高压下受应力破坏变形较小，很难发展为延性流动释放应力，容易发生脆性应力失稳坍塌。
表 2 顺北油气田2口井辉绿岩地层钻井参数对比Table 2. Drilling parameter comparison of two wells of diabase formation in Shunbei Oil & Gas Field井号 井段/m 层厚/m 钻压/kN 转速/ （r·min−1） 排量/（L·s−1） 立压/MPa 井径扩大率，% 顺北B 6 842～6 870 28 40 40～50 17 20 22.6 顺北C 6 892～6 917 25 60 30～40 16 20 9.8 2.5 井壁失稳机理分析
根据室内试验和理论分析结果，得出辉绿岩井壁失稳机理如下：1）在井底高应力条件下，硬脆性辉绿岩易于产生剪切破坏；2）辉绿岩地层主要以斜长石为主，含有微量黏土矿物，岩屑在清水中的滚动回收率达到约97% ，高温高压线性膨胀率很低，表明辉绿岩地层属于非膨胀性地层，钻井液滤液不会对其产生影响；3）辉绿岩地层细观、微观裂缝发育，钻井液进入地层深部后，导致近井壁地带孔隙压力升高，孔隙压力的增大弱化了钻井液对井壁岩石的有效支撑作用，导致井眼失稳；另外，微裂缝使辉绿岩地层缝间易连通，容易发生漏失，同时裂缝面与最大主应力夹角不同时，岩体单轴抗压强度不同，导致辉绿岩长期强度有差异；4）钻具的横向振动、纵向振动和扭转振动及其协同作用，会对含有微裂缝的辉绿岩井壁造成很大的影响。以上因素共同作用，导致辉绿岩地层易发生失稳复杂。
3. 辉绿岩井壁稳定钻井液技术
3.1 钻井液密度优化
在井底高应力条件下，硬脆性辉绿岩容易产生剪切破坏，说明坍塌压力大，因此需要合适的钻井液密度。但是辉绿岩地层破碎，难以取心，因此无法获取辉绿岩岩石力学参数，也就无法进行相应模拟。通过对工区已钻遇辉绿岩井的资料进行详细的分析，发现随着对地层认识的增加和技术进步，辉绿岩钻井液技术经历了提密度（1.65～1.86 kg/L）、强化密度支撑（1.81～1.86 kg/L）、强化携岩降密度（1.37～1.65 kg/L）和合理密度（1.60～1.65 kg/L）等4个阶段。同时，分析了不同阶段辉绿岩地层井径扩大率及钻进过程中的复杂时效，发现目前钻进辉绿岩时的钻井液密度基本保持在1.60～1.65 kg/L，井径扩大率小于15%，复杂时效低。以上统计数据分析表明，钻井液密度维持在1.60～1.65 kg/L具有较好的效果[18-19]。
3.2 封堵性能优化
3.2.1 封堵剂优选
针对辉绿岩纳微米尺度的孔隙和微裂缝，基于“强化封堵”的思路，在原来的抑制防塌钻井液中引入不同粒径的刚性超细碳酸钙、纳微米封堵剂及沥青类温敏变形封堵防塌剂SMNA-1、DYFT等，形成了强封堵钻井液：1.5%SMNA-1+1.0%DYFT+1.0%超细碳酸钙（800 目）+1.5%超细碳酸钙（1 250 目）+1.5%超细碳酸（2 500 目）+1.5%纳微米封堵剂。
强封堵防塌钻井液初滤失量为0.8 mL，高温高压滤失量为9 mL。使用PPA封堵仪进行试验，对PPA实验后砂盘中内滤饼进行了扫描电镜分析，发现加入复合封堵剂之后微裂缝消失，砂盘的滤饼变得致密，可阻挡钻井液滤液侵入地层。加入复合封堵剂前后的粒径分布分析结果表明，原体系粒径分布在0.4～105.0 μm，其中粒径0.4～20.0 μm占比30%；加入复合封堵剂后，粒径分布在0.1～300.0 μm，其中粒径0.1～20.0 μm占比70%，表明强封堵防塌钻井液的粒径分布更合理。
3.2.2 辉绿岩强封堵防塌钻井液
通过室内研究，并结合现场实际情况，钻进辉绿岩地层时，钻井液中添加多级配纳微米封堵材料充填、封堵微裂缝，严格控制API滤失量低于4 mL、高温高压滤失量低于10 mL（初滤失量低于1 mL），确保高温高压滤饼薄而致密，光滑坚韧，降低压力穿透效应，达到井壁稳定[20-21]。因此，确定辉绿岩强封堵防塌钻井液配方为：3.0%～4.0%膨润土+0.2%～0.3%纯碱+0.2%～0.4%烧碱+0.2%～0.3%包被剂+0.5%～1.0%多元共聚物降滤失剂+3.0%～6.0%抗高温降滤失剂+0.5%～1.0%聚胺抑制剂+5.0%～7.0%氯化钾+1.0%～2.0%SMNA-1+0.5%～1.5% DYFT+ 1.0%～2.0%超细碳酸钙（800目）+1.0%～2.0%超细碳酸钙（1 250目）+1.0%～2.0%超细碳酸（2 500目）+1.0%～3.0%纳微米封堵剂+重晶石。
4. 辉绿岩地层配套钻井技术措施
钻井过程中需将岩屑及时带出，避免重复切削、蹩钻甚至卡钻，首先可调整钻井液流性（动塑比提高至0.35以上），保证携岩；另外，定时泵入稠塞，以携带侵入体掉块返出井口。现场使用高切力稠塞（加入膨润土提切）、高黏度稠塞、洗井纤维+高黏切稠塞、洗井纤维+重稠塞和堵漏材料+高黏切稠塞等不同类型的稠塞，保证漏斗黏度大于200 s，密度大于1.80 kg/L。
现场应用表明，使用异形齿PDC钻头+光钻铤的钻具组合钻进辉绿岩地层的效果较好。钻进辉绿岩地层时，为降低掉块导致的阻卡风险，简化钻具组合，不带稳定器，增大掉块上返通道。另外，为了减缓钻柱的扭转振动、涡动对辉绿岩井壁稳定的影响，同时保护钻头，可弱化机械参数，推荐钻压小于50 kN，转速20～40 r/min；钻进及划眼期间，设定正常顶驱扭矩附加2～3 kN·m，防止卡死增大后期处理难度；施工期间，采用打一退三的方式钻进，每钻进1.00 m，在条件允许的情况下尽可能上提至侵入体以上井段后再正划眼至井底，确保上部井段稳定再继续钻进，每次上提钻具时先观察扭矩，然后试提0.05～0.10 m，如无异常再次上提0.10～0.20 m，直到扭矩正常才能上提，上提速度控制在0.01～0.02 m/s，缓慢下放接触井底，观察扭矩泵压情况，以钻压4.9～9.8 kN磨合1～2 min后，缓慢增大钻压。
5. 现场试验
顺北X井位于顺北油气田1号断裂带，设计井深7 945 m，与其水平距离1 000 m的另外2口邻井在桑塔木组钻遇了辉绿岩，地层垮塌严重，阻卡频繁；地质预测该井6 920～6 940 m井段钻遇辉绿岩侵入体，地层破碎，存在垮塌掉块、卡钻风险。因此，在顺北X井进行了辉绿岩井壁稳定钻井液技术现场试验。
顺北X井钻至井深6 843 m时，由于螺杆达到使用寿命，准备起钻，此时钻井液密度1.65 kg/L，漏斗黏度52 s，塑性黏度21 mPa·s，滤失量4.0 mL，高温高压滤失量11.4 mL。根据预测，下趟钻会钻遇辉绿岩侵入体，基于“合理密度+强封堵+稠塞携带+合理钻具组合+细化工程操作”的技术思路，首先向钻井液中补充1.5%SMNA-1+1.0%DYFT+1.0%超细碳酸钙（800目）+1.5%超细碳酸钙（1 250 目）+1.5%超细碳酸（2 500目）+1.5%纳微米封堵剂，将钻井液性能调整为密度1.65 kg/L、漏斗黏度60 s、塑性黏度27mPa·s、滤失量3.0 mL、高温高压滤失量9.4 mL；同时，配制40 m3密度1.80 kg/L的稠浆，扭矩变化异常时泵入稠浆，以携带侵入体掉块返至地面；将钻具组合更换为常规钻具组合。
该井钻至井深6 934 m时钻遇辉绿岩，采取了弱化机械参数的措施，将钻压设定为40 kN，转速降至30～40 r/min；施工期间，采用“打一退三”的钻进方式，确保上部井段稳定再继续钻进，缓慢下放接触井底，观察扭矩泵压情况，以钻压4.9 kN磨合1 min后，缓慢增加钻压。采取以上技术措施后，顺利钻穿厚度为22 m的辉绿岩地层，没有出现明显复杂，起下钻正常，钻进过程中钻井液性能良好，确保了辉绿岩井段的井身质量。测井结果表明，6 934～6 956 m辉绿岩井段平均井径扩大率仅为6.0%。
6. 结论与建议
1）在分析顺北油气田桑塔木组辉绿岩侵入体井壁失稳现状的基础上，明确了辉绿岩基井壁失稳机理，研究形成了强封堵防塌钻井液技术及配套钻井技术措施。该技术能较好地解决顺北油田桑塔木组辉绿岩侵入体井壁失稳掉块复杂，为顺北油气田超深井安全钻进提供了技术保障。
2）在钻柱动力学模拟方面，通过瑞利阻尼模型模拟钻井液对钻柱振动影响时，只考虑了钻井液黏性，建议后期在分析钻具振动对辉绿岩井壁稳定影响时，考虑辉绿岩组构特征、力学性能，考虑钻柱内部和环空钻井液随钻柱一同运动对辉绿岩的影响，考虑钻柱轴向振动、横向振动和扭转振动相互之间的耦合对辉绿岩井壁稳定的影响。
3）根据顺北油气田实钻情况，二叠系以下地层发育多套辉绿岩侵入体薄层，层位不定，尚无手段可准确预测火成岩侵入体；多口井钻遇地质未提示的火成岩侵入体，给钻井带来了巨大挑战，因此需要提高地质的预测精度，研究完善薄层侵入体钻前预测技术。
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图 1 纵向连续光学大薄片图像
Figure 1. Images of longitudinally continuous large optical thin sections
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图 3 3类纹层标签图像分割结果
Figure 3. Segmentation results of labelled images of three types of lamination
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图 5 3类纹层图像特征的提取结果
Figure 5. Extraction results of three types of lamination image feature
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图 6 3个样品的CNN模型纹层分类测试结果
Figure 6. Lamination classification test results of three samples based on CNN model
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图 7 单井段CNN模型测试效果混淆矩阵
Figure 7. Single-well segment test result confusion matrix based on CNN model
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图 8 多井段CNN模型测试效果混淆矩阵
Figure 8. Multi-well segment test result confusion matrix based on CNN model
表 1 单井段CNN模型纹层分类效果
Table 1 Single-well segment lamination classification effects based on CNN model
纹层类型 精度 召回率 F1值 泥质纹层 0.45 0.42 0.44 细砂质纹层 0.71 0.69 0.70 粉砂质纹层 0.62 0.69 0.65 
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表 2 4 669.94～4 670.37 m井段连续纹层识别结果
Table 2 Identification results of continuous lamination in well section of 4 669.94～4 670.37 m
序号 井段/m 纹层类型 准确率 1 4 669.94～4 669.96 细砂质 0.75 2 4 669.96～4 670.00 粉砂质 0.60 3 4 670.03～4 670.07 粉砂质 0.67 4 4 670.07～4 670.09 泥质 0.42 5 4 670.10～4 670.13 细砂质 0.73 6 4 670.13～4 670.18 粉砂质 0.61 7 4 670.21～4 670.27 粉砂质 0.68 8 4 670.31～4 670.34 粉砂质 0.66 9 4 670.34～4 670.37 泥质 0.47
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表 3 多井段CNN模型纹层分类效果
Table 3 Multi-well segment lamination classification effects
纹层类型 精度 召回率 F1值 泥质纹层 0.54 0.53 0.54 细砂质纹层 0.73 0.77 0.75 粉砂质纹层 0.66 0.64 0.65
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表 4 4 711.14～4 712.40 m井段连续纹层识别结果
Table 4 Identification results of continuous lamination in well section of 4 711.14～4 712.40 m
序号 井段/m 纹层类型 准确率 1 4 711.14～4 711.16 粉砂质 0.68 2 4 711.16～4 711.20 细砂质 0.72 3 4 711.31～4 711.35 泥质 0.55 4 4 711.35～4 711.37 细砂质 0.77 5 4 711.68～4 711.73 粉砂质 0.73 6 4 711.90～4 711.91 粉砂质 0.71 7 4 711.91～4 711.93 粉砂质 0.68 8 4 711.93～4 711.95 泥质 0.66 9 4 711.95～4 711.96 粉砂质 0.76 10 4 712.02～4 712.09 泥质 0.68 11 4 712.21～4 712.27 粉砂质 0.72 12 4 712.33～4 712.40 泥质 0.62
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[1] 石晓闪,刘大安,崔振东,等. 页岩气开采压裂技术分析与思考[J]. 天然气勘探与开发,2015,38(3):62–65. SHI Xiaoshan, LIU Da’an, CUI Zhendong, et al. Analysis and consideration of fracturing technology for shale gas exploitation[J]. Natural Gas Exploration and Development, 2015, 38(3): 62–65.
[2] 薛承瑾. 页岩气压裂技术现状及发展建议[J]. 石油钻探技术,2011,39(3):24–29. doi: 10.3969/j.issn.1001-0890.2011.03.004 XUE Chengjin. Technical advance and development proposals of shale gas fracturing[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2011, 39(3): 24–29. doi: 10.3969/j.issn.1001-0890.2011.03.004
[3] 赵文智,朱如凯,刘伟,等. 中国陆相页岩油勘探理论与技术进展[J]. 石油科学通报,2023,8(4):373–390. ZHAO Wenzhi, ZHU Rukai, LIU Wei, et al. Advances in theory and technology of non-marine shale oil exploration in China[J]. Petroleum Science Bulletin, 2023, 8(4): 373–390.
[4] 刘惠民,王敏生,李中超,等. 中国页岩油勘探开发面临的挑战与高效运营机制研究[J]. 石油钻探技术,2024,52(3):1–10. LIU Huimin, WANG Minsheng, LI Zhongchao, et al. Challenges and efficient operation mechanism of shale oil exploration and development in China[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2024, 52(3): 1–10.
[5] FAVERO V, FERRARI A, LALOUI L. On the hydro-mechanical behaviour of remoulded and natural Opalinus Clay shale[J]. Engineering Geology, 2016, 208: 128–135. doi: 10.1016/j.enggeo.2016.04.030
[6] 金之钧,朱如凯,梁新平,等. 当前陆相页岩油勘探开发值得关注的几个问题[J]. 石油勘探与开发,2021,48(6):1276–1287. JIN Zhijun, ZHU Rukai, LIANG Xinping, et al. Several issues worthy of attention in current lacustrine shale oil exploration and development[J]. Petroleum Exploration and Development, 2021, 48(6): 1276–1287.
[7] 贾承造,王祖纲,姜林,等. 中国页岩油勘探开发研究进展与科学技术问题[J]. 世界石油工业,2024,31(4):1–11. JIA Chengzao, WANG Zugang, JIANG Lin, et al. Progress and key scientific and technological problems of shale oil exploration and development in China[J]. World Petroleum Industry, 2024, 31(4): 1–11.
[8] 李阳,曹小朋,赵清民,等. 济阳坳陷陆相断陷盆地页岩油开发的几点思考[J]. 石油钻探技术,2024,52(4):1–7. doi: 10.11911/syztjs.2024074 LI Yang, CAO Xiaopeng, ZHAO Qingmin, et al. Thoughts on shale oil development in continental fault basin in Jiyang Depression[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2024, 52(4): 1–7. doi: 10.11911/syztjs.2024074
[9] 胡月,陈雷,周昊,等. 海相页岩纹层特征及其对页岩储层发育的影响:以川南长宁地区龙马溪组为例[J]. 断块油气田,2021,28(2):145–150. HU Yue, CHEN Lei, ZHOU Hao, et al. Lamina characteristics of marine shale and its influence on shale reservoir development: a case study of Longmaxi Formation, Changning area, South Sichuan Basin[J]. Fault-Block Oil & Gas Field, 2021, 28(2): 145–150.
[10] 周忠亚. 纹层型页岩油储层裂缝扩展机理及工艺对策[J]. 特种油气藏,2023,30(6):141–149. ZHOU Zhongya. Mechanism of fracture extension and process countermeasures in grain-type shale oil reservoirs[J]. Special Oil & Gas Reservoirs, 2023, 30(6): 141–149.
[11] 熊敏,陈雷,陈鑫,等. 海相页岩纹层特征、成因机理及其页岩气意义[J]. 中南大学学报(自然科学版),2022,53(9):3490–3508. XIONG Min, CHEN Lei, CHEN Xin, et al. Characteristics, genetic mechanism of marine shale laminae and its significance of shale gas accumulation[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2022, 53(9): 3490–3508.
[12] 葸克来,李克,操应长,等. 鄂尔多斯盆地三叠系延长组长73亚段富有机质页岩纹层组合与页岩油富集模式[J]. 石油勘探与开发,2020,47(6):1244–1255. XI Kelai, LI Ke, CAO Yingchang, et al. Laminae combination and shale oil enrichment patterns of Chang 73 sub-member organic-rich shales in the Triassic Yanchang Formation, Ordos Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2020, 47(6): 1244–1255.
[13] 唐洪明,唐 园,郑马嘉,等. 页岩纹层与破裂方式实验研究[J]. 西南石油大学学报(自然科学版),2022,44(4):51–61. TANG Hongming, TANG Yuan, ZHENG Majia, et al. An experimental study on lamina and fracture mode of shale[J]. Journal of Southwest Petroleum University (Science & Technology Edition), 2022, 44(4): 51–61.
[14] BRITTENHAM M D. Geologic analysis of the Upper Jurassic Haynesville Shale in east Texas and west Louisiana: discussion[J]. AAPG Bulletin, 2013, 97(3): 525–528. doi: 10.1306/01301211200
[15] BROADHEAD R F. Petrography and reservoir geology of Upper Devonian Shales, northern Ohio[J]. USGS Bulletin, 1993, 1909: 1–15.
[16] 贾文婷,牟建业,李小伟,等. 射孔参数对砂砾岩储层压裂的影响[J]. 石油钻采工艺,2024,46(1):97–105. JIA Wenting, MOU Jianye, LI Xiaowei, et al. Impact of perforation parameters on fracturing of glutenite reservoirs[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2024, 46(1): 97–105.
[17] 李国欣,刘国强,侯雨庭,等. 陆相页岩油有利岩相优选与压裂参数优化方法[J]. 石油学报,2021,42(11):1405–1416. doi: 10.7623/syxb202111001 LI Guoxin, LIU Guoqiang, HOU Yuting, et al. Optimization method of favorable lithofacies and fracturing parameter for continental shale oil[J]. Acta Petrolei Sinica, 2021, 42(11): 1405–1416. doi: 10.7623/syxb202111001
[18] 金智荣,黄 越,杜浩然,等. 页岩储层水平井密切割压裂射孔参数优化方法[J]. 石油机械,2023,51(6):89–96. JIN Zhirong, HUANG Yue, DU Haoran, et al. A perforating parameter optimization method for horizontal well multi-cluster fracturing in shale reservoirs[J]. China Petroleum Machinery, 2023, 51(6): 89–96.
[19] 韦世明,金衍,夏阳,等. 自发渗吸对页岩油储层压裂后闷井的影响[J]. 石油钻采工艺,2023,45(6):756–765. WEI Shiming, JIN Yan, XIA Yang, et al. Influence of spontaneous imbibition on post-fracturing well soaking in shale oil reservoirs[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2023, 45(6): 756–765.
[20] 陈思源,刘浩,金衍,等. 压裂支撑剂发展综述与展望[J]. 石油科学通报,2023,8(3):330–346. CHEN Siyuan, LIU Hao, JIN Yan, et al. Review and prospect of fracturing proppant development[J]. Petroleum Science Bulletin, 2023, 8(3): 330–346.
[21] 郭旭洋,金衍,黄雷,等. 页岩油气藏水平井井间干扰研究现状和讨论[J]. 石油钻采工艺,2021,43(3):348–367. GUO Xuyang, JIN Yan, HUANG Lei, et al. Research status and discussion of horizontal well interference in shale oil and gas reservoirs[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2021, 43(3): 348–367.
[22] 匡立春,刘合,任义丽,等. 人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势[J]. 石油勘探与开发,2021,48(1):1–11. doi: 10.1016/S1876-3804(21)60001-0 KUANG Lichun, LIU He, REN Yili, et al. Application and development trend of artificial intelligence in petroleum exploration and development[J]. Petroleum Exploration and Development, 2021, 48(1): 1–11. doi: 10.1016/S1876-3804(21)60001-0
[23] 蒋廷学,周珺,廖璐璐. 国内外智能压裂技术现状及发展趋势[J]. 石油钻探技术,2022,50(3):1–9. doi: 10.11911/syztjs.2022065 JIANG Tingxue, ZHOU Jun, LIAO Lulu. Development status and future trends of intelligent fracturing technologies[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2022, 50(3): 1–9. doi: 10.11911/syztjs.2022065
[24] 郭建春,张宇,曾凡辉,等. 非常规油气储层智能压裂技术研究进展与展望[J]. 天然气工业,2024,44(9):13–26. GUO Jianchun, ZHANG Yu, ZENG Fanhui, et al. Research progress and prospects of intelligent fracturing technology for unconventional reservoirs[J]. Natural Gas Industry, 2024, 44(9): 13–26.
[25] 张世昆,陈作. 人工智能在压裂技术中的应用现状及前景展望[J]. 石油钻探技术,2023,51(1):69–77. ZHANG Shikun, CHEN Zuo. Status and prospect of artificial intelligence application in fracturing technology[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(1): 69–77.
[26] 樊永东,庞惠文,金衍,等. 基于成像测井的孔缝智能分割与识别[J]. 石油钻采工艺,2022,44(4):500–505. FAN Yongdong, PANG Huiwen, JIN Yan, et al. Intelligent segmentation and recognition of pores and fractures based on imaging logging[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2022, 44(4): 500–505.
[27] PSZONKA J, GODLEWSKI P, FHEED A, et al. Identification and quantification of intergranular volume using SEM automated mineralogy[J]. Marine and Petroleum Geology, 2024, 162: 106708. doi: 10.1016/j.marpetgeo.2024.106708
[28] GAO Yuan, YU Zixuan, CHEN Weiqiang, et al. Recognition of rock materials after high-temperature deterioration based on SEM images via deep learning[J]. Journal of Materials Research and Technology, 2023, 25: 273–284. doi: 10.1016/j.jmrt.2023.05.271
[29] WANG Mingyang, WANG Enzhi, LIU Xiaoli, et al. Scale-space effect and scale hybridization in image intelligent recognition of geological discontinuities on rock slopes[J]. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 2024, 16(4): 1315–1336. doi: 10.1016/j.jrmge.2023.08.015
[30] 边铁山. 基于SE-YOLOv5模型皮带异物检测算法研究[J]. 中国矿业,2024,33(7):127–134. BIAN Tieshan. Research on belt foreign object detection algorithm based on SE-YOLOv5 model[J]. China Mining Magazine, 2024, 33(7): 127–134.
[31] HAO Huizhen, JIANG Zhiwei, GE Shiping, et al. Siamese adversarial network for image classification of heavy mineral grains[J]. Computers & Geosciences, 2022, 159: 105016.
[32] 曹蒙,王志章,李冰涛,等. 火成岩岩石薄片智能识别及分类方法[J]. 地质论评,2023,69(4):1581–1588. CAO Meng, WANG Zhizhang, LI Bingtao, et al. Intelligent identification and classification method for igneous rock thin sections[J]. Geological Review, 2023, 69(4): 1581–1588.
[33] SEO W, KIM Y, SIM H, et al. Classification of igneous rocks from petrographic thin section images using convolutional neural network[J]. Earth Science Informatics, 2022, 15(2): 1297–1307. doi: 10.1007/s12145-022-00808-5
[34] GAO Yanfang, CHEN Mian, PANG Huiwen. Experimental investigations on elastoplastic deformation and permeability evolution of terrestrial Karamay oil sands at high temperatures and pressures[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 190: 107124. doi: 10.1016/j.petrol.2020.107124
[35] 施振生,董大忠,王红岩,等. 含气页岩不同纹层及组合储集层特征差异性及其成因:以四川盆地下志留统龙马溪组一段典型井为例[J]. 石油勘探与开发,2020,47(4):829–840. doi: 10.11698/PED.2020.04.20 SHI Zhensheng, DONG Dazhong, WANG Hongyan, et al. Reservoir characteristics and genetic mechanisms of gas-bearing shales with different laminae and laminae combinations: a case study of member 1 of the Lower Silurian Longmaxi shale in Sichuan Basin, SW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2020, 47(4): 829–840. doi: 10.11698/PED.2020.04.20
[36] WANG Chaofeng, WANG Congyue, WANG Lele, et al. Real-time tracking based on improved YOLOv5 detection in orchard environment for dragon fruit[J]. Journal of the ASABE, 2023, 66(5): 1109–1124. doi: 10.13031/ja.15643
[37] PARK J H, KIM J B, LEE S, et al. Hybrid MLP-CNN-based ground sink susceptibility prediction in urban area using underground pipe map[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 245: 110031.
[38] KARIMPOULI S, TAHMASEBI P. Image-based velocity estimation of rock using convolutional neural networks[J]. Neural Networks, 2019, 111: 89–97. doi: 10.1016/j.neunet.2018.12.006
[39] VOULODIMOS A, DOULAMIS N, DOULAMIS A, et al. Deep learning for computer vision: a brief review[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2018, 2018: 7068349.
[40] KIM W, KANEZAKI A, TANAKA M. Unsupervised learning of image segmentation based on differentiable feature clustering[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29: 8055–8068. doi: 10.1109/TIP.2020.3011269
-
期刊类型引用(2)
1. 周军，史叶，梁光川，彭操. 分时电价下油田分压周期注水优化研究. 石油钻探技术. 2024(03): 106-111 . 
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2. 袁永文，张西峰，李宏伟，胡春，宁朝华，杨红刚，程严军. 有缆式第四代智能分层注水技术优化及现场应用. 粘接. 2024(07): 117-120 . 百度学术
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