本發(fā)明涉及地球物理，具體是關(guān)于一種預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、與砂巖和碳酸鹽巖相比，泥頁巖粒度小，觀察難度大，同時受微觀實驗條件的限制，其成巖作用是沉積學(xué)界乃至于地質(zhì)學(xué)界研究的薄弱領(lǐng)域。泥頁巖成巖作用受物理、化學(xué)和生物因素演變的制約，成巖作用驅(qū)動機制受實際地質(zhì)條件與復(fù)合因素的疊加影響而復(fù)雜多變。而且，微生物幾乎參與了所有的成巖過程，因而成巖作用是典型的生物地球化學(xué)過程。早期成巖過程中繼承下來的特征會影響中期和晚期成巖作用的進程，從而影響泥頁巖層系的物理性質(zhì)和力學(xué)性質(zhì)。受控于復(fù)雜的實際地質(zhì)條件，特別是中期和晚期成巖作用階段物質(zhì)的傳輸過程及其傳輸機制研究的限制，成巖作用的驅(qū)動機制和演化路徑研究相對薄弱，成巖作用的控制機制異常復(fù)雜。此外，在成巖過程中，變形和裂縫形態(tài)通常與應(yīng)力分布和幾何形狀有關(guān)。

2、成巖作用是指在沉積和成巖過程中物理、化學(xué)和/或生物過程對巖石結(jié)構(gòu)和礦物組分的作用。只要沉積物與足夠量的化學(xué)活性流體接觸，無論是大氣還是海洋(微咸水、正常鹽度或高鹽度)，成巖作用就會繼續(xù)。成巖作用通常局限于低溫和低壓條件，明確排除了與變質(zhì)作用相關(guān)的過程和產(chǎn)物。成巖過程通常與成巖環(huán)境有關(guān)，成巖環(huán)境為解釋膠結(jié)和多孔單元的幾何形狀提供了總體框架。一些因素會對成巖過程造成影響，包括主要的化學(xué)條件(氧化還原條件、酸堿度和co2)、擴散和離子交換速率、低鎂方解石與文石的比例、侵蝕速率、成巖史之前的沉積物、粒度、有機質(zhì)利用率、間隙烴流體的速率和組成、細菌數(shù)量、粘土百分比和物理條件。成巖作用通常通過各種形式的膠結(jié)作用和礦物生長來降低總孔隙度，也可能通過浸出顆?；|(zhì)(溶解)形成次生孔隙空間或通過白云石化作用產(chǎn)生/重新分布孔隙來增加孔隙度。

3、然而現(xiàn)有技術(shù)難以準確預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備，能夠準確預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明所述的預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的方法，包括如下步驟：

4、1)提取陸相泥頁巖儲層特征，獲取陸相泥頁巖中的阿爾奇參數(shù)，通過三維回歸確定陸相泥頁巖的膠結(jié)系數(shù)m，并計算成巖作用系數(shù)md；

5、2)在成巖作用系數(shù)的基礎(chǔ)上，確定對成巖作用的最敏感參數(shù)數(shù)據(jù)，并將最敏感參數(shù)數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集、驗證集和測試集；

6、3)根據(jù)阿爾奇參數(shù)和膠結(jié)系數(shù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用訓(xùn)練集來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

7、4)利用驗證集和測試集在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中不斷測試模型的誤差；

8、5)對訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能進行評估，若性能接受度良好，進行步驟6)，否則返回步驟3)；

9、6)利用性能接受度良好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測陸相泥頁巖的成巖作用。

10、所述的方法，優(yōu)選地，在上述步驟1)中，利用resform軟件提取陸相泥頁巖儲層特征，利用pickett?plot技術(shù)獲取陸相泥頁巖中的阿爾奇參數(shù)。

11、所述的方法，優(yōu)選地，在上述步驟2)中，利用微軟excel的相對重要性算法確定對成巖作用的最敏感參數(shù)數(shù)據(jù)。

12、所述的方法，優(yōu)選地，步驟1)中通過三維回歸確定陸相泥頁巖的膠結(jié)系數(shù)m的方法為：

13、巖石物理學(xué)上，地層系數(shù)f和有效孔隙度代表了控制電性的基本參數(shù)，使用電阻率和孔隙度測井或常規(guī)巖心分析進行物理測量，地層系數(shù)在數(shù)學(xué)上與電阻率關(guān)系為：

14、

15、式中，f為地層系數(shù)；ro為水飽和地層的真實電阻率；rw為地層水電阻率；為有效孔隙度；a為與巖石有關(guān)的比例系數(shù)，為0.6～1.55；m為陸相泥頁巖的膠結(jié)系數(shù)；

16、使用公式(1)中的地層系數(shù)f定量計算地層水飽和度sw：

17、

18、式中，sw為地層水飽和度；n為飽和度指數(shù)；rt為地層巖石真實電阻率；

19、將公式(1)代入公式(2)可得到關(guān)于巖石組構(gòu)特征的飽和度swa和關(guān)于孔隙組構(gòu)特征的飽和度swr：

20、

21、picket?plot技術(shù)可通過公式(5)在數(shù)學(xué)上表示為測井測量值sw、rw/rt和孔隙度的函數(shù)，具體為：

22、

23、并且，公式(5)可被分解為三個新的方程，它們可作為x、y和z坐標的三維空間中的平面方程:

24、因此，公式(5)可改寫為每個物理測量點i的公式：

25、zi＝-a+mxi+nyi??(6)

26、其中，參數(shù)x、y、z與測井曲線有關(guān)，a＝loga，a、m和n通過鉆井記錄在不同物理測量點i構(gòu)造三個不同的方程來獲得，公式(7)由公式(6)對n個測量點求和所得，公式(8)和公式(9)分別由公式(7)乘以∑xi和∑yi得到，具體的三個方程為：

27、∑zi＝-n*a+m*∑xi+n*∑yi??(7)

28、

29、∑yizi＝-n*a*∑yi+m*∑xiyi+n*∑yi2??(9)

30、通過使用matlab同時求解由公式(7)-(9)組成的方程組，以獲得a、m和n值，然后將結(jié)果與picket?plot技術(shù)結(jié)果進行比較，并獲得合理的陸相泥頁巖的膠結(jié)系數(shù)m。

31、所述的方法，優(yōu)選地，成巖作用系數(shù)md可通過公式(10)表示：

32、md＝m2+m*(swr-swa)??(10)

33、將公式(3)和(4)代入公式(10)可得：

34、

35、式中，rlls為淺層電阻率；rlld為深層電阻率；rmf為泥漿濾液電阻率。

36、本發(fā)明所述的預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的裝置，包括：

37、第一處理單元，用于提取陸相泥頁巖儲層特征，獲取陸相泥頁巖中的阿爾奇參數(shù)，通過三維回歸確定陸相泥頁巖的膠結(jié)系數(shù)m，并計算成巖作用系數(shù)md；

38、第二處理單元，用于在成巖作用系數(shù)的基礎(chǔ)上，確定對成巖作用的最敏感參數(shù)數(shù)據(jù)，并將最敏感參數(shù)數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集、驗證集和測試集；

39、第三處理單元，用于根據(jù)阿爾奇參數(shù)和膠結(jié)系數(shù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用訓(xùn)練集來訓(xùn)練所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

40、第四處理單元，用于利用驗證集和測試集在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中不斷測試模型的誤差；

41、第五處理單元，用于對訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能進行評估；

42、第六處理單元，用于利用性能接受度良好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測陸相泥頁巖的成巖作用。

43、本發(fā)明所述的計算機存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的方法步驟。

44、本發(fā)明所述的計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)所述預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的方法步驟。

45、本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點：

46、本發(fā)明所述的預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用的方法能夠準確預(yù)測陸相泥頁巖成巖作用，且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在利用測井數(shù)據(jù)進行成巖作用量化方面的效率高，從而更好地表征復(fù)雜的泥頁巖系統(tǒng)。