(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111485539.7 (22)申请日 2021.12.07 (71)申请人 中国石油大 学(北京) 地址 102249 北京市昌平区府学路18号 (72)发明人 马奎友　庞宏　庞雄奇　陈君青　 吴松　张心罡　黄胜敏　火勋港　 丛奇　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 代理人 许曼　刘飞 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 储层含油气性预测方法、 装置、 计算机设备 及存储介质 (57)摘要 本文涉及油气勘探领域， 尤其涉及一种储层 含油气性预测方法、 装置、 计算机设备及存储介 质。 该方法包括获取研究区目的储层图； 根据所 述研究区目的储层图， 计算实时储层数据； 根据 储层含油气性预测模型及所述实时储层数据， 确 定储层含油气性结果， 其中， 所述储层含油气性 预测模型根据样本数据集， 采用欠采样机器学习 训练得到， 所述样本数据集包括： 历史孔隙度相 指数、 历史渗透率相指数、 历史相对构造指数、 历 史油源指数及其对应的储层含油气性结果标签。 本方法可以实现自动化预测油气有利区， 减少人 工操作， 极大提高生产效率， 提高油气层预测的 准确性。 权利要求书3页 说明书17页 附图11页 CN 114239937 A 2022.03.25 CN 114239937 A 1.一种储层含油气性预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取研究区目的储层图， 所述研究区目的储层图包括： 孔隙度等值线图、 渗透率等值线 图、 构造等高线图、 供 烃烃源岩排烃强度图； 根据所述研究区目的储层图， 计算实时储层数据； 所述实时储层数据包括实时孔隙度 相指数、 实时渗透率相指数、 实时相对构造指数、 实时油源指数； 根据储层含油气性预测模型及所述实时储层数据， 确定储层含油气性结果， 其中， 所述 储层含油气性预测模型根据样本数据集， 采用欠采样机器学习训练得到， 所述样本数据集 包括： 历史孔隙度相指数、 历史渗透率相指数、 历史相对构造指数、 历史油源指数及其对应 的储层含油气性结果标签。 2.根据权利要求1所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 所述根据研究区目的储 层图， 计算实时储层数据包括： 网格化所述研究区目的储层图， 计算图中各个网格的实时孔隙度相指数、 实时渗透率 相指数、 实时相对构造指数、 实时油源指数。 3.根据权利要求1所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 所述储层含油气性预测 模型训练过程包括： 获取测井解释数据、 各含油层系构造形态特 征图及供 烃烃源岩排烃强度图； 根据所述测井解释数据， 计算各储层的历史孔隙度相指数、 历史渗透率相指数及含油 气性结果标签； 根据所述各含油层系构造形态特 征图， 计算各储层的历史相对构造指数； 根据所述供 烃烃源岩排烃强度图， 计算各储层的历史油源指数， 根据各储层的所述历史孔隙度相指数、 历史渗透率相指数、 历史相对构造指数、 历史油 源指数及含油气性结果标签， 确定样本数据集； 对所述样本数据集中每一样本数据赋予权 重； 设置欠采样比例， 根据所述欠采样比例、 所述样本数据集及所述样本数据集中每一样 本数据的权 重， 采用机器学习算法训练得到所述储层含油气性预测模型。 4.根据权利要求3所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述欠采样比 例、 所述样本数据集及所述样本数据集中每一样本数据的权重， 采用机器学习算法训练得 到所述储层含油气性预测模型包括： 根据所述欠采样比例及所述样本数据集中每一样本数据的权重， 从所述样本数据集中 筛选一子数据集； 根据所述子数据集训练子分类模型中的参数； 根据子分类模型训练过程中得到的预测值及其对应的储层含油气性结果标签， 构造子 分类模型的损失函数； 根据所述子分类模型的损失函数， 确定所述子分类模型的权 重； 根据所述子分类模型的权 重， 更新所述样本数据集中每一样本数据的权 重； 根据所述欠采样比例及更新后样本数据集中每一样本数据的权重， 重新从所述样本数 据集中筛选一子数据集， 重复上述训练子分类模型中的参数及其之后的步骤， 直至达到设 置的模型训练次数为止； 根据每次训练得到的子分类模型及其权 重， 确定所述储层含油气性预测模型。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114239937 A 25.根据权利要求3所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 根据所述测井解释数 据， 计算各储层的历史孔隙度相指数包括： 根据所述测井解释数据中的测井解释孔隙度及测井深度， 利用如下公式计算各特征深 度区间的油气成藏 概率： 根据所述油气成藏 概率， 利用如下公式计算多个深度段的孔隙度相指数： 其中， FI_porin为第i特征深度段第n各孔隙度区间的孔隙度相指数； 为第i特征 深度段第n个孔隙度区间的油气成藏概率； ai、 bi、 ci为第i特征深度段孔隙度预测油 气成藏 概率数值模型的待定系数； porin为第i个深度段第n各孔隙度区间的中值。 6.根据权利要求3所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 根据所述测井解释数 据， 计算各储层的历史渗透率相指数包括： 根据所述测井解释数据中的测井解释渗透率及测井深度， 利用如下公式计算各特征深 度区间的油气成藏 概率： 根据所述油气成藏 概率， 利用如下公式计算多个深度段的渗透率相指数： 其中FI_permi为第i特征深度段第n各孔隙度区间的渗透率相指数； 为第i个深度 段第n各渗透率区间的预测油气成藏概率； permin为第i个深度段第n 各渗透率区间的对数中 值； di,gi,fi为第i个特 征深度段孔隙度预测油气成藏 概率数值模型的待定系数。 7.根据权利要求3所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 根据各含油层系构造形 态特征图， 计算各储层的历史相对构造指数包括： 根据所述各含油层系构造形态特 征图中的顶 底构造形态确定多个构造单 元； 将所述多个构造单元内局部构造高点的相对构造指数赋值为1， 对构造溢出点的相对 构造指数 赋值为0.5， 对构造最低点相对构造指数 赋值为0； 在各构造单元内， 在局部构造高点及构造溢出点间均匀插值， 在构造溢出点及构造最 低点内均匀插值， 得到目的储层相对构造指数。 8.根据权利要求3所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 根据所述供烃源岩排烃 强度图， 计算各储层的历史油源指数包括： 根据所述供烃源岩排烃强度图获取研究区目的储层供烃烃源岩的排烃强度； 根据 所述 研究区目的储层供 烃的烃源岩层位的排烃强度分布特 征， 确定油源指数。 9.根据权利要求8所述的储层含油气性预测方法， 其特征在于， 根据研究区目的储层供 烃烃源岩层位的排烃强度分布特 征， 确定油源指数， 包括： 当所述研究区目的储层的至少一部分位于供烃烃源岩排烃边界内部时， 根据 所述研究权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114239937 A 3