CN105869060A - 一种细粒岩微细纹层分类方法 - Google Patents

一种细粒岩微细纹层分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种细粒岩微细纹层分类方法,主要包括用细粒沉积及细粒岩微细层精细刻画与微观定量表征方法,将纹层厚度、纹层属性、有机质纹层及纹层空间分布等定量参数统一在一个框架下,建立之间的相关关系,形成细粒沉积微细纹层评价系统。本发明综合运用定性和定量及多级旋回识别等多学科交叉的方法,结合高精度观察手段识别与判识技术方法、实验测试分析技术,对细粒沉积物类型、细粒微细纹层属性、厚度包括显微厚度、空间分布连续性等进行刻画,提出了主参数与辅助描述的分类方法,适用于非常规油气资源储集空间的科学评价。

Description

一种细粒岩微细纹层分类方法
技术领域
本发明涉及非常规油气资源评价领域,具体涉及一种细粒岩微细纹层分类方法。
背景技术
细粒沉积与细粒岩沉积构造的研究是沉积学与沉积岩石学组成部分,但是以往人们划分过于粗略,没有提出一套定量的分类方法。细粒沉积岩虽然分布广泛,但由于粒度小、观察难度大,以及受超微观实验条件的限制,尤其是经历细粒岩的沉积成岩作用后,对其微细纹层成因及其形成过程等仍是沉积学界,乃至于地质学界研究薄弱领域。由于页岩油气资源的发现及勘探开发,细粒岩及细粒沉积的研究又赋予了新的内容和作用,首先在非常规油气地质研究中得到发展与应用,研究的精度要求已经远远高于传统的泥质岩岩石学。这只是在岩石学层面上的进展。但是,对于细粒岩相、细粒岩微细序列及结构构造,目前没有一种明确的架构。因此,细粒岩及细粒物质沉积成岩、微细纹层结构研究具有重要的科学意义和实际价值。
细粒沉积及细粒岩纹层及微细纹层分类的研究,涉及到细粒物质组成及组构的研究,即是细粒岩石学问题,与传统的沉积岩石学也有较大的区别,那就是细粒岩石学着眼于细粒矿物类型、组成,及其与非常过油气储集空间关系等科学问题的研究;又涉及到细粒物质排列组合及其空间分布状态的研究,难度很大,至今没有有关纹层及微细纹层分类方法提出。
发明内容
本发明的目的在于提供一种细粒岩微细纹层分类方法。
本发明所采用的技术解决方案是:
一种细粒岩微细纹层分类方法,步骤如下:
a对细粒沉积及细粒岩中的小型沉积构造信息进行收集、测量、划分和大类归类
细粒沉积及细粒岩中的小型构造很多,需要首先进行收集整理、测量,筛选,去伪存真,进行纹层、微细纹层大类归类和分析;
b细粒沉积及细粒岩纹层属性识别与分类
纹层属性是纹层分类的基础,属性是纹层所特有的特征,包括三个方面:
b1以刚性细粒物质为主的纹层及微细纹层;
b2混合层形成的纹层及微细纹层单位;
b3纹层单位是以有机质为主的纹层及微细纹层;
c对纹层类型进行逐一甄别、分类和测量
主要从以下两个方面进行甄别、分类和测量:
c1宏观分类,是指肉眼可以进行测量和甄别的纹层及微细纹层;
c2显微分类,即是借助显微镜进行更小级别的纹层甄别、分类和测量;
d对细粒沉积及细粒岩中的各种纹层的厚度进行测量与分类
纹层厚度是反映纹层特征及评价的关键数据,也是评价页岩油气储层特征的有用数据,从以下几个方面进行测量和分类:
d1对所观测和甄别的单个纹层厚度进行逐一测量和统计;
d2对于属性相同或相近的纹层归类为一种纹层组,并进行分别测量和统计;
d3对于总体上属性相同或相近,在空间上有一定分布规律或叠置形式的,划归为一种纹层序列进行测量和统计;
e对纹层形态特征进行识别与分类
纹层形态与纹层形成的成因有关,形态特征对于评价纹层的实际价值有重要作用,从以下几个方面进行描述和分类:
e1连续状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈连续性分布,间断间隔较小,纹层厚度相对稳定;
e2间续状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈间续性分布,有间断不连续,但总体上可以追踪,沿着一定方向和空间分布;
e3透镜状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈透镜性分布,间断间隔很显著,纹层即是透镜体,但总体上还可以追踪,沿着一定方向和空间分布;
e4混合状纹层,即是纹层的物质组成是混合的,纹层的分布呈多样化,在空间上追踪可能是由连续过渡为不连续或透镜体;
f在上述工作基础上,确立纹层序列,建立微细纹层分类体系
纹层及微细纹层体系由以下构成:
f1纹层及微细纹层厚度为主的分类,即以厚度数据作为主线,进行厚度分类,辅以属性和物质的描述;
f2纹层及微细纹层属性为主的分类,即以属性特征进行分类,厚度作为辅助参数;
f3纹层及微细纹层特性物质排列的分类,即以物质特征进行分类,厚度作为辅助参数,属性作为描述内容;
f4纹层及微细纹层空间形态特征的分类,即以厚度、纹层间隔间距参数进行定量描述,辅以属性和物质特征的描述;
g综合指标分类及评价
在上述步骤的基础上,综合定性和定量分类归属和评价,最后做出分类方案。
上述细粒岩微细纹层分类方法中,所述纹层厚度定量描述如下:
①纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间的>50%;
②薄纹层:单个纹层厚度在0.1-1mm之间的>50%;
③极薄纹层:单个纹层厚度在0.01-0.1mm之间的>50%;
④较薄纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间、在0.1-1mm之间、在0.01-0.1mm之间的均<50%,且在0.1-1mm之间的>在0.01-0.1mm之间的;
⑤较薄-极薄过渡纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间、在0.1-1mm之间、在0.01-0.1mm之间的均<50%,且在0.1-1mm之间的<在0.01-0.1mm之间的。
上述细粒岩微细纹层分类方法中,所述纹层属性定量描述如下:
①砂纹层:粉砂级>50%;
②含粉砂纹层:泥质>50%;
③混层纹层:混层>50%;
④混层-粉砂纹层:粉砂级<50%、泥质<50%、混层<50%、粉砂级含量>泥质含量;
⑤粉砂-混层纹层:粉砂级<50%、泥质<50%、混层<50%、粉砂级含量<泥质含量。
上述细粒岩微细纹层分类方法中,所述有机质纹层定量描述如下:
①有机质纹层:有机质含量>50%、异质与基质之和<50%;
②异质纹层:异质组分纹层>50%、有机质与基质之和<50%;
③基质纹层:基质>50%、有机质与异质纹层之和<50%,实际上是不明显纹层;
④有机质-异质纹层:异质纹层<50%、有机质纹层<50%、基质<50%,且异质纹层>基质;
⑤有机质-基质纹层:异质纹层<50%、有机质纹层<50%、基质<50%,且基质>异质纹层。
上述细粒岩微细纹层分类方法中,所述纹层空间分布状态定量评价如下:
①连续状纹层:异质组分连续分布>50%;
②间续状纹层:不连续但层位稳定异质>50%;
③透镜状纹层:不连续且层位不稳定异质>50%;
④连续-间断状纹层:间续状纹层<50%、连续状纹层<50%、透镜状纹层<50%,且间续状纹层>透镜状纹层;
⑤连续-透镜状纹层:间续状纹层<50%、连续状纹层<50%、透镜状纹层<50%,且间续状纹层<透镜状纹层。
本发明的有益技术效果是:
本发明综合运用定性和定量及多级旋回识别等多学科交叉的方法,结合高精度观察手段识别与判识技术方法、实验测试分析技术,进行细粒沉积物类型、细粒微细纹层结构的精细刻画,获得微细纹层空间定量数据分类。
本发明具有以下优点:
(1)本发明首次就微细纹层厚度进行定量描述,提出定量分类方法;
(2)结合细粒物质组成宏观与微观描述,对纹层属性进行定量描述;
(3)特别指出特殊纹层介质如机质纹层定量描述的方法;
(4)综合运用宏观与微观方法及多级纹层旋回等多学科交叉融合方法,进行纹层空间分布状态的定量评价。
附图说明
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步说明:
图1为纹层厚度定量分类示意图;
图2为纹层属性定量分类示意图;
图3为有机质纹层定量分类示意图;
图4为纹层空间分布状态定量示意图;
图5为细粒沉积及细粒岩微细纹层分类方法流程图;
图6为细粒沉积微细纹层评价系统示意图。
具体实施方式
本发明综合运用定性和定量及多级旋回识别等多学科交叉的方法,结合高精度观察手段、地球物理识别与判识技术方法、实验测试分析技术,进行细粒沉积物类型、细粒微细纹层刻画:
(1)沉积微细层精细刻画与微观定量表征方法
本发明首先从点上获得定量刻画数据,如采用野外、室内定量描述方法,精细测量微细分层的厚度、颗粒粒径、垂向分布及统计规律。
宏观刻画主要是:将岩石进行截面抛光,用标尺进行实际测量,对于小于1mm的纹层,利用毫米以下刻度标尺测量(图1)。
(2)进行样品的高倍显微岩矿分析和鉴定,按照新的细粒沉积岩分类法进行细粒沉积分类。在显微镜下,利用显微镜刻度标尺进行判读。
(3)纹层厚度定量描述,如图1所示:
①纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间的>50%;
②薄纹层:单个纹层厚度在0.1-1mm之间的>50%;
③极薄纹层:单个纹层厚度在0.01-0.1mm之间的>50%;
④较薄纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间、在0.1-1mm之间、在0.01-0.1mm之间的均<50%,且在0.1-1mm之间的>在0.01-0.1mm之间的;
⑤较薄-极薄过渡纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间、在0.1-1mm之间、在0.01-0.1mm之间的均<50%,且在0.1-1mm之间的<在0.01-0.1mm之间的。
(4)纹层属性定量分类
按照纹层所含不同物质属性特点,定量刻画纹层属性特征,如图2所示。
①砂纹层:粉砂级>50%;
②含粉砂纹层:泥质>50%;
③混层纹层:混层>50%;
④混层-粉砂纹层:粉砂级<50%、泥质<50%、混层<50%、粉砂级含量>泥质含量;
⑤粉砂-混层纹层:粉砂级<50%、泥质<50%、混层<50%、粉砂级含量<泥质含量。
(5)有机质纹层定量评价
以有机质为主线,定量评价纹层类型及特征,如图3所示。
①有机质纹层:有机质含量>50%、异质与基质之和<50%;
②异质纹层:异质组分纹层>50%、有机质与基质之和<50%;
③基质纹层:基质>50%、有机质与异质纹层之和<50%,实际上是不明显纹层;
④有机质-异质纹层:异质纹层<50%、有机质纹层<50%、基质<50%,且异质纹层>基质;
⑤有机质-基质纹层:异质纹层<50%、有机质纹层<50%、基质<50%,且基质>异质纹层。
(6)纹层空间分布定量评价
按照纹层在空间分布的形态特征,定量评价和分类,如图4所示。
①续状纹层:异质组分连续分布>50%;
②间续状纹层:不连续但层位稳定异质>50%;
③透镜状纹层:不连续且层位不稳定异质>50%;
④连续-间断状纹层:间续状纹层<50%、连续状纹层<50%、透镜状纹层<50%,且间续状纹层>透镜状纹层;
⑤连续-透镜状纹层:间续状纹层<50%、连续状纹层<50%、透镜状纹层<50%,且间续状纹层<透镜状纹层。
以下是本发明进行细粒沉积及细粒岩微细纹层分类的工作步骤,如图5所示:
a.对细粒沉积及细粒岩中的小型沉积构造信息进行收集、测量、划分和大类归类
细粒沉积及细粒岩中的小型构造很多,需要首先进行收集整理、测量,筛选,去伪存真,进行纹层、微细纹层大类归类和分析。
b.细粒沉积及细粒岩纹层属性识别与分类
纹层属性是纹层分类的基础,属性是纹层所特有的特征。包括三个方面:
b1.以刚性细粒物质为主的纹层及微细纹层,包括细小的石英颗粒、其他硬度较大矿物及岩屑物质;
b2.混合层形成的纹层及微细纹层单位,即纹层及微细纹层的主体是混合物质,各种物质所在比例相当;
b3.纹层单位是以有机质为主的纹层及微细纹层,有机质构成纹层及微细纹层是细粒沉积及细粒岩所特有的属性,特别是含煤地层中的纹层。
c.对纹层类型进行逐一甄别、分类和测量
主要从以下两个方面进行甄别、分类和测量:
c1.宏观分类,是指肉眼可以进行测量和甄别的纹层及微细纹层;
c2.显微分类,即是借助显微镜等仪器设备进行更小级别的纹层甄别、分类和测量。
d.对细粒沉积及细粒岩中的各种纹层的厚度进行测量与分类
纹层厚度是反映纹层特征及评价的关键数据,也是评价页岩油气储层特征的有用数据。从以下几个方面进行测量和分类:
d1.对所观测和甄别的单个纹层厚度进行逐一测量和统计;
d2.对于属性相同或相近的纹层归类为一种纹层组,并进行分别测量和统计;
d3.对于总体上属性相同或相近,在空间上有一定分布规律或叠置形式的,划归为一种纹层序列进行测量和统计。
e.对纹层形态特征进行识别与分类
纹层形态与纹层形成的成因有关,形态特征对于评价纹层的实际价值有重要作用。从以下几个方面进行描述和分类:
e1.连续状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈连续性分布,间断间隔较小,纹层厚度相对稳定;
e2.间续状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈间续性分布,有间断不连续,但总体上可以追踪,沿着一定方向和空间分布;
e3.透镜状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈透镜性分布,间断间隔很显著,纹层即是透镜体,但总体上还可以追踪,沿着一定方向和空间分布;
e4.混合状纹层,即是纹层的物质组成是混合的,纹层的分布呈多样化,在空间上追踪可能是由连续过渡为不连续或透镜体。
f.在上述工作基础上,确立纹层序列,建立微细纹层分类体系
纹层及微细纹层体系由以下构成:
f1.纹层及微细纹层厚度为主的分类,即以厚度数据作为主线,进行厚度分类,辅以属性和物质的描述;
f2.纹层及微细纹层属性为主的分类,即以属性特征进行分类,厚度作为辅助参数;
f3.纹层及微细纹层特性物质排列的分类,即以物质特征进行分类,厚度作为辅助参数,属性作为描述内容;
f4.纹层及微细纹层空间形态特征的分类,即以厚度、纹层间隔间距参数进行定量描述,辅以属性和物质特征的描述。
g.综合指标分类及评价
在上述步骤的基础上,综合定性和定量分类归属和评价,最后做出分类方案。如表1和表2,表1为按空间形态划分微细纹层类型,包括显微纹层;表2为按属性及相关性划分微细纹层结构类型,包括显微纹层。
表1
表2
本发明涉及到一些关键术语,其中有的术语前人已经赋予了基本涵义,如“纹层”,本发明又赋予其新的内涵,具体说明如下:
a.“纹层”,是指地层学中地层划分的最小单位。从地层学与岩石学角度看,层、层理到纹层,宏观地层识别(成分、颜色、厚度、形态、结构与构造等)的最小单位是纹层。这里特指细粒沉积中的纹层。
b.“纹层组合”,这里是指具有特征相似或相近的一组纹层。
c.“纹层序列”,是指几个纹层组合在垂向上有规律的叠合现象。
d.“微细纹层”,是指其规模和厚度均小于传统纹层而尚能进行宏观识别的纹层。这是本发明的核心术语。
e.“显微纹层”,是指借助于显微镜识别的更小级别的纹层,可以进行其规模和厚度及成分的刻画,尚不属于岩石学(岩矿鉴定)范畴。
f.“细粒纹层”,是特指细粒沉积中的各种纹层。
g.“微细纹层评价系统”,是指对沉积纹层进行定量的、科学地评价的指标确定、分类、计算的系统,如图6,包括传统纹层、微细纹层和显微纹层等宏观可以测量的纹层,以及借助显微镜可以观测的更小级别的纹层。
本发明公开了一种细粒岩微细纹层分类方法,主要包括用细粒沉积及细粒岩微细层精细刻画与微观定量表征方法,将纹层厚度、纹层属性、有机质纹层及纹层空间分布等定量参数统一在一个框架下,建立之间的相关关系,形成细粒沉积微细纹层评价系统。本发明综合运用定性和定量及多级旋回识别等多学科交叉的方法,结合高精度观察手段识别与判识技术方法、实验测试分析技术,对细粒沉积物类型、细粒微细纹层属性、厚度包括显微厚度、空间分布连续性等进行刻画,提出了主参数与辅助描述的分类方法,适用于非常规油气资源储集空间的科学评价。

Claims (5)

1.一种细粒岩微细纹层分类方法,其特征在于步骤如下:
a对细粒沉积及细粒岩中的小型沉积构造信息进行收集、测量、划分和大类归类
细粒沉积及细粒岩中的小型构造很多,需要首先进行收集整理、测量,筛选,去伪存真,进行纹层、微细纹层大类归类和分析;
b细粒沉积及细粒岩纹层属性识别与分类
纹层属性是纹层分类的基础,属性是纹层所特有的特征,包括三个方面:
b1以刚性细粒物质为主的纹层及微细纹层;
b2混合层形成的纹层及微细纹层单位;
b3纹层单位是以有机质为主的纹层及微细纹层;
c对纹层类型进行逐一甄别、分类和测量
主要从以下两个方面进行甄别、分类和测量:
c1宏观分类,是指肉眼可以进行测量和甄别的纹层及微细纹层;
c2显微分类,即是借助显微镜进行更小级别的纹层甄别、分类和测量;
d对细粒沉积及细粒岩中的各种纹层的厚度进行测量与分类
纹层厚度是反映纹层特征及评价的关键数据,也是评价页岩油气储层特征的有用数据,从以下几个方面进行测量和分类:
d1对所观测和甄别的单个纹层厚度进行逐一测量和统计;
d2对于属性相同或相近的纹层归类为一种纹层组,并进行分别测量和统计;
d3对于总体上属性相同或相近,在空间上有一定分布规律或叠置形式的,划归为一种纹层序列进行测量和统计;
e对纹层形态特征进行识别与分类
纹层形态与纹层形成的成因有关,形态特征对于评价纹层的实际价值有重要作用,从以下几个方面进行描述和分类:
e1连续状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈连续性分布,间断间隔较小,纹层厚度相对稳定;
e2间续状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈间续性分布,有间断不连续,但总体上可以追踪,沿着一定方向和空间分布;
e3透镜状纹层,即是在一定范围内纹层及微细纹层呈透镜性分布,间断间隔很显著,纹层即是透镜体,但总体上还可以追踪,沿着一定方向和空间分布;
e4混合状纹层,即是纹层的物质组成是混合的,纹层的分布呈多样化,在空间上追踪可能是由连续过渡为不连续或透镜体;
f在上述工作基础上,确立纹层序列,建立微细纹层分类体系
纹层及微细纹层体系由以下构成:
f1纹层及微细纹层厚度为主的分类,即以厚度数据作为主线,进行厚度分类,辅以属性和物质的描述;
f2纹层及微细纹层属性为主的分类,即以属性特征进行分类,厚度作为辅助参数;
f3纹层及微细纹层特性物质排列的分类,即以物质特征进行分类,厚度作为辅助参数,属性作为描述内容;
f4纹层及微细纹层空间形态特征的分类,即以厚度、纹层间隔间距参数进行定量描述,辅以属性和物质特征的描述;
g综合指标分类及评价
在上述步骤的基础上,综合定性和定量分类归属和评价,最后做出分类方案。
2.根据权利要求1所述的一种细粒岩微细纹层分类方法,其特征在于,所述纹层厚度定量描述如下:
①纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间的>50%;
②薄纹层:单个纹层厚度在0.1-1mm之间的>50%;
③极薄纹层:单个纹层厚度在0.01-0.1mm之间的>50%;
④较薄纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间、在0.1-1mm之间、在0.01-0.1mm之间的均<50%,且在0.1-1mm之间的>在0.01-0.1mm之间的;
⑤较薄-极薄过渡纹层:单个纹层厚度在1-5mm之间、在0.1-1mm之间、在0.01-0.1mm之间的均<50%,且在0.1-1mm之间的<在0.01-0.1mm之间的。
3.根据权利要求1所述的一种细粒岩微细纹层分类方法,其特征在于,所述纹层属性定量描述如下:
①砂纹层:粉砂级>50%;
②含粉砂纹层:泥质>50%;
③混层纹层:混层>50%;
④混层-粉砂纹层:粉砂级<50%、泥质<50%、混层<50%、粉砂级含量>泥质含量;
⑤粉砂-混层纹层:粉砂级<50%、泥质<50%、混层<50%、粉砂级含量<泥质含量。
4.根据权利要求1所述的一种细粒岩微细纹层分类方法,其特征在于,所述有机质纹层定量描述如下:
①有机质纹层:有机质含量>50%、异质与基质之和<50%;
②异质纹层:异质组分纹层>50%、有机质与基质之和<50%;
③基质纹层:基质>50%、有机质与异质纹层之和<50%;
④有机质-异质纹层:异质纹层<50%、有机质纹层<50%、基质<50%,且异质纹层>基质;
⑤有机质-基质纹层:异质纹层<50%、有机质纹层<50%、基质<50%,且基质>异质纹层。
5.根据权利要求1所述的一种细粒岩微细纹层分类方法,其特征在于,所述纹层空间分布状态定量评价如下:
①连续状纹层:异质组分连续分布>50%;
②间续状纹层:不连续但层位稳定异质>50%;
③透镜状纹层:不连续且层位不稳定异质>50%;
④连续-间断状纹层:间续状纹层<50%、连续状纹层<50%、透镜状纹层<50%,且间续状纹层>透镜状纹层;
⑤连续-透镜状纹层:间续状纹层<50%、连续状纹层<50%、透镜状纹层<50%,且间续状纹层<透镜状纹层。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106855516A (zh) * 2016-12-05 2017-06-16 中国石油天然气股份有限公司 一种有机质纹层的微观定量表征方法
CN107558992A (zh) * 2017-10-25 2018-01-09 中国石油化工股份有限公司 一种页岩气水平井靶窗选择方法
CN107942032A (zh) * 2017-10-25 2018-04-20 中国石油天然气股份有限公司 细粒沉积露头研究方法
CN109003248A (zh) * 2018-07-23 2018-12-14 中国石油大学(华东) 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法
CN111951347A (zh) * 2020-08-24 2020-11-17 重庆科技学院 一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法
CN114897903A (zh) * 2022-07-14 2022-08-12 江苏菲尔浦物联网有限公司 一种基于人工智能的集热管细纹识别方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李晓丽: "细粒沉积岩的形成和物性分析", 《中国石油和化工标准与质量》 *
王冠民: "济阳坳陷古近系页岩的纹层组合及成因分析", 《吉林大学学报(地球科学版)》 *
王国平: "沉积岩岩石计算机辅助分类和命名系统的设计和研究", 《城市地质》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106855516A (zh) * 2016-12-05 2017-06-16 中国石油天然气股份有限公司 一种有机质纹层的微观定量表征方法
CN106855516B (zh) * 2016-12-05 2019-07-09 中国石油天然气股份有限公司 一种有机质纹层的微观定量表征方法
CN107558992A (zh) * 2017-10-25 2018-01-09 中国石油化工股份有限公司 一种页岩气水平井靶窗选择方法
CN107942032A (zh) * 2017-10-25 2018-04-20 中国石油天然气股份有限公司 细粒沉积露头研究方法
CN107558992B (zh) * 2017-10-25 2020-06-30 中国石油化工股份有限公司 一种页岩气水平井靶窗选择方法
CN109003248A (zh) * 2018-07-23 2018-12-14 中国石油大学(华东) 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法
CN109003248B (zh) * 2018-07-23 2020-12-08 中国石油大学(华东) 一种细粒沉积岩纹层结构的表征方法
CN111951347A (zh) * 2020-08-24 2020-11-17 重庆科技学院 一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法
CN111951347B (zh) * 2020-08-24 2021-03-12 重庆科技学院 一种页岩油气储层砂质纹层参数提取方法
CN114897903A (zh) * 2022-07-14 2022-08-12 江苏菲尔浦物联网有限公司 一种基于人工智能的集热管细纹识别方法

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