基于深度学习的致密气储层矿物含量计算方法研究

致密气储层非均质性强，储层中矿物类型多、岩性变化快，常规的测井法以及岩心鉴定法无法有效地进行全井段矿物含量计算，进而影响储层岩性识别、压裂方式优选和压裂液体系优化。利用测井参数结合岩心鉴定结果，建立各种矿物含量的深度学习计算模型，通过不同测井曲线组合方式，进行学习和验证，最终优选出不同矿物含量的计算参数为：黏土含量和伊蒙混层采用伽马、密度、中子、声波曲线、光电界面指数模型计算；石英含量采用自然伽马、中子、密度、声波、电阻、光电截面指数模型计算；方解石含量采用密度、中子、声波、电阻率模型计算；通过对53口井的验证，最终准确率为90%，可以为致密气储层矿物含量计算提供借鉴。