CN106677708B - 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统及方法 - Google Patents
具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106677708B CN106677708B CN201611045604.3A CN201611045604A CN106677708B CN 106677708 B CN106677708 B CN 106677708B CN 201611045604 A CN201611045604 A CN 201611045604A CN 106677708 B CN106677708 B CN 106677708B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bit
- thin section
- night vision
- definition camera
- oil exploration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH DRILLING; MINING
- E21B—EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B10/00—Drill bits
- E21B10/46—Drill bits characterised by wear resisting parts, e.g. diamond inserts
- E21B10/56—Button-type inserts
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
Abstract
本发明属于石油勘探技术领域,提供了一种具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,包括:聚晶金刚石复合片钻头,其内部安装有研磨刀片和夜视高清摄像头;该研磨刀片和该夜视高清摄像头都具有伸缩结构;钻头控制台,通过控制传输线路连接该聚晶金刚石复合片钻头、该研磨刀片和该夜视高清摄像头;通过数据传输线路连接该夜视高清摄像头;钻头外套,设置于聚晶金刚石复合片钻头的外面。本发明在钻井挖掘作业的同时完成了岩石薄片鉴定。
Description
技术领域
本发明属于石油勘探技术领域,特别涉及一种石油勘探用钻井钻头系统及方法。
背景技术
石油能源的使用量急速增大,它的开采和勘探工作越来越紧迫,对于石油勘探首先要用到的装置就是钻井钻头。现有的典型石油勘探方法是通过钻头初探得到岩石碎片,然后对岩石碎片进行切割等处理得到岩石薄片,进一步对岩石薄片进行鉴定作为石油开发的依据。
岩石薄片鉴定对油气勘探开发有着极其重要的意义。传统的岩石薄片鉴定是将勘探现场采集到的岩石薄片带到实验室,然后利用显微镜对岩石薄片的物质成分和结构进行鉴定,这需要一定的时间周期和专业人士才能完成。
因此,石油勘探技术领域急需一种集石油勘探和薄片鉴定于一体的技术方案。
发明内容
本发明提供了具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,包括:
聚晶金刚石复合片钻头,其内部安装有研磨刀片和夜视高清摄像头;该研磨刀片和该夜视高清摄像头都具有伸缩结构;
钻头控制台,通过控制传输线路连接该聚晶金刚石复合片钻头、该研磨刀片和该夜视高清摄像头;通过数据传输线路连接该夜视高清摄像头;
钻头外套,设置于聚晶金刚石复合片钻头的外面。
如上所述的具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,其中,该聚晶金刚石复合片钻头由接头、钻头体、切削齿、排屑槽和喷嘴组成。
如上所述的具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,其中,该接头嵌入在该钻头外套内。
岩石薄片鉴定方法,包含:
步骤一,利用大量的岩石薄片图像进行深度学习与训练,产生碎屑组分和填隙物的分类模型:碎屑组分分类可以为至少如下之一:石英、长石、岩屑、其他矿物、盆屑、火山碎屑、炭屑;填隙物分类可以为至少如下之一:粘土、炭质粘土、方解石、白云石、高岭石、硅质、黄铁矿。
如上所述的岩石薄片鉴定方法,其中,还包含:
步骤二,将岩石薄片图像分别在碎屑组分分类模型和填隙物的分类模型这两个分类模型中进行匹配,自动获得碎屑组分和填隙物主成份的鉴定结果。
本发明的有益效果:
1、钻头同时具备两大功能:一个是常规钻井挖掘功能;另一个是岩石薄片鉴定功能。钻头装置的基本结构包括常规的PDC钻头、研磨刀片和岩石薄片鉴定模块,其中岩石薄片鉴定模块又包括夜视高清图像采集设备、数据传输线路。
2、本发明能够对石油勘探作业进行快速评价,进一步做出现场指示,是一种简便准确、经济简便的石油开发评价方法。
3、在钻头控制系统中,将岩石薄片与前期产生的训练模型进行匹配,产生岩石薄片鉴定报告,充分发挥岩石薄片鉴定在石油勘探中的应用价值。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明:
图1是具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统结构图。
图2是本发明PDC钻头结构图。
图3是研磨状态示意图。
图4是拍摄状态示意图。
图5是岩石薄片图像的分类方法示意图。
图6是岩石薄片图像进行深度学习与训练的实施例示意图。
具体实施方式
为了使本发明技术实现的措施、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统包括:
聚晶金刚石复合片钻头(简称为PDC钻头)5,其内部安装有研磨刀片6和夜视高清摄像头4;研磨刀片6和夜视高清摄像头4都具有伸缩结构。
钻头控制台1,通过控制传输线路2连接PDC钻头5、研磨刀片6和夜视高清摄像头4,用以控制相应的工作状态进行;通过数据传输线路3连接夜视高清摄像头4,用以回传具有伸缩结构的夜视高清摄像头4所拍摄到的照片;
钻头外套7,设置于聚晶金刚石复合片钻头5的外面,用来保护聚晶金刚石复合片钻头5、研磨刀片6、具有伸缩结构的夜视高清摄像头4、控制传输线路2和数据传输线路3不受损坏。
PDC钻头5通过控制传输线路2和数据传输线路3进行作业控制和数据采集。
如图2所示,PDC钻头5主要由接头8、钻头体9、切削齿10、排屑槽11和喷嘴12组成。接头8嵌入在钻头外套7内。
本发明有四个工作状态:
一、钻井状态:这时,控制台1控制数据传输线路3、具有伸缩结构的夜视高清摄像头4和研磨刀片6处于休眠状态,隐藏在钻头外套7内。钻头控制台1通过控制传输线路2控制PDC钻头5展开,通过切削方式切入地层,打入一定深度进行钻井作业。进行钻井作业。图1示出的就是钻井状态的结构图。
二、研磨状态:如图3所示,当PDC钻头5完成钻井作业,形成岩石的切削面后,即进入研磨状态。这时,控制台1通过控制传输线路2控制PDC钻头5收缩隐藏,研磨刀片6伸出,开始研磨工作,进行细磨和抛光。
三、拍摄状态:如图4所示,研磨完成后,研磨刀片6收缩,夜视高清摄像头4伸出钻头装置,进入工作状态,对打磨后的岩石切削面进行拍摄,产生岩石薄片图像,并通过数据传输线路3将采集到的岩石薄片图像回传到控制台1。
四、鉴定状态:在控制台1中,将岩石薄片图像与前期产生的训练模型进行匹配,对岩石薄片在碎屑组分和填隙物等方面进行鉴定。
如图5所示,本发明采用AlexNet模型来处理岩石薄片图像的分类。
步骤一,利用大量的岩石薄片图像进行深度学习与训练,产生碎屑组分和填隙物的分类模型:碎屑组分分成石英、长石、岩屑、其他矿物、盆屑、火山碎屑、炭屑7类;填隙物分成粘土、炭质粘土、方解石、白云石、高岭石、硅质、黄铁矿7类。
步骤二,将岩石薄片图像分别在碎屑组分分类模型和填隙物的分类模型这两个分类模型中进行匹配,自动获得碎屑组分和填隙物主成份的鉴定结果。
图6示出了一个采用AlexNet模型进行岩石薄片图像进行深度学习与训练的实施例。在前期训练过程中,将海量的岩石薄片图像作为训练图片标注(两个数字编号分别标注它的主要碎屑组分和主要碎屑组分,然后通过在AlexNet模型搭建起来的神经网络进行训练,自动调整神经网络中的参数。每个岩石薄片图像都在网络中调整神经元之间的连接参数,最后神经网络会将这个图像归为某一种类别。
具体的,通过卷积和池化来降低网络参数,利用激活函数产生激活层缩小了无监督学习和监督学习之间的差距,并且提高了训练速度,进一步通过局部响应归一化产生归一化层和模型平均层来提高网络的泛化能力。具体每个层的输入和输出按照图示中箭头方向实现。
每个神经元与上一层的连接方式可以看成是提取特征的方式,该方式与位置无关,所以在某部分学习的方式可以用在该图像所有位置上,实现了权值共享,即利用同一个卷积核在图像上做卷积。通过局部感知和权值共享可以将网络的参数大幅下降。
本发明使用多卷积核,每个卷积核都会将图像生成为另一幅图像。
池化:在卷积之后得到的卷积特征向量非常多,而在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用,因此为了描述大的图像,可以对不同位置的特征进行聚合统计,即可以降低统计特征的维度,又不容易过拟合,池化有两种方式:平均池化和最大池化。
多个卷积层:一个卷积层学到的特征往往是局部的,层数越高学到的特征越全局化,所以在实际应用中往往在网络中添加多个卷积层,然后再使用全连接层进行训练。
如上列举了学习与训练的一个实施例,本领域技术人员应该理解可以使用其他的方法完成本发明步骤一深度学习与训练。
本发明将岩石薄片鉴定功能嵌入到石油勘探钻井钻头控制系统中,解决了传统石油勘探中的两个缺陷:
1、岩石薄片需要在岩石标本的基础上通过切割得到,岩石薄片的鉴定需要在实验室利用显微镜完成。
2、岩石薄片的鉴定需要具有矿物岩石学知识的专业人士才能完成,并且具有一定的时间周期。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (3)
1.具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,其特征在于,包括:
聚晶金刚石复合片钻头,其内部安装有研磨刀片和夜视高清摄像头;该研磨刀片和该夜视高清摄像头都具有伸缩结构;
钻头控制台,通过控制传输线路连接该聚晶金刚石复合片钻头、该研磨刀片和该夜视高清摄像头;通过数据传输线路连接该夜视高清摄像头;
钻头外套,设置于聚晶金刚石复合片钻头的外面。
2.根据权利要求1所述的具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,其特征在于,该聚晶金刚石复合片钻头由接头、钻头体、切削齿、排屑槽和喷嘴组成。
3.根据权利要求2所述的具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统,其特征在于,该接头嵌入在该钻头外套内。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611045604.3A CN106677708B (zh) | 2016-11-24 | 2016-11-24 | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611045604.3A CN106677708B (zh) | 2016-11-24 | 2016-11-24 | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106677708A CN106677708A (zh) | 2017-05-17 |
CN106677708B true CN106677708B (zh) | 2019-08-30 |
Family
ID=58867632
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201611045604.3A Expired - Fee Related CN106677708B (zh) | 2016-11-24 | 2016-11-24 | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106677708B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109800728A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-05-24 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种基于深度学习的矿物质快速识别的方法 |
CN112727442B (zh) * | 2019-10-28 | 2024-02-06 | 中国石油化工股份有限公司 | 连续油管可视化修井作业管柱及方法 |
CN112686259B (zh) * | 2020-12-16 | 2023-09-26 | 中国石油大学(北京) | 基于深度学习的岩石图像智能识别方法、装置及存储介质 |
CN113537235A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-10-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 岩石鉴定方法、系统、装置、终端及可读存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103216192A (zh) * | 2013-04-17 | 2013-07-24 | 同济大学 | 一种具有地下探测功能的螺旋钻进机器人 |
CN204984394U (zh) * | 2015-07-20 | 2016-01-20 | 中国移动通信集团四川有限公司 | 一种基于物联网的用于石油勘探的监测系统 |
CN105841855A (zh) * | 2016-05-06 | 2016-08-10 | 中国矿业大学(北京) | 一种新型地应力测试装置 |
CN106053129A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-10-26 | 中国地质大学(北京) | 一种全自动煤样制取机 |
CN206190222U (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-24 | 上海工程技术大学 | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120031669A1 (en) * | 2010-08-06 | 2012-02-09 | The Gearhart Companies, Inc. | Memory Logging Drill Bit With Connectable Pulser |
-
2016
- 2016-11-24 CN CN201611045604.3A patent/CN106677708B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103216192A (zh) * | 2013-04-17 | 2013-07-24 | 同济大学 | 一种具有地下探测功能的螺旋钻进机器人 |
CN204984394U (zh) * | 2015-07-20 | 2016-01-20 | 中国移动通信集团四川有限公司 | 一种基于物联网的用于石油勘探的监测系统 |
CN105841855A (zh) * | 2016-05-06 | 2016-08-10 | 中国矿业大学(北京) | 一种新型地应力测试装置 |
CN106053129A (zh) * | 2016-06-01 | 2016-10-26 | 中国地质大学(北京) | 一种全自动煤样制取机 |
CN206190222U (zh) * | 2016-11-24 | 2017-05-24 | 上海工程技术大学 | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106677708A (zh) | 2017-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106677708B (zh) | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头系统及方法 | |
Raterman et al. | Sampling a stimulated rock volume: An Eagle Ford example | |
US20150009215A1 (en) | Generating a 3d image for geological modeling | |
Jones | Applications of palaeontology: techniques and case studies | |
Baars | Petrology of carbonate rocks | |
BAYET‐GOLL et al. | Depositional Controls on the Ichnology of Ordovician Wave‐dominated Marine Facies: New Evidence from the Shirgesht Formation, Central Iran | |
Bhatawdekar et al. | Building information model for drilling and blasting for tropically weathered rock. | |
CN105844708A (zh) | 一种储层三维地质建模方法 | |
CN103790582A (zh) | 地应力测量设备及方法 | |
CN106199712A (zh) | 一种确定压裂套管变形区域的方法及装置 | |
CN112801035A (zh) | 基于知识与数据双驱动的搭载式岩性智能识别方法及系统 | |
CN115857047B (zh) | 一种地震储层综合预测方法 | |
CN206190222U (zh) | 具备岩石薄片鉴定功能的石油勘探用钻井钻头 | |
Goudie | Aeolian processes and landforms | |
WO2023133512A1 (en) | Systems and methods for measuring physical lithological features based on calibrated photographs of rock particles | |
CN115434696A (zh) | 一种岩性识别数据库构建方法及岩性识别方法 | |
Li et al. | Hydraulic fractures evaluation of the glutenite and the effects of gravel heterogeneity based on cores | |
Öge | Regression analysis and neural network fitting of rock mass classification systems | |
US11216700B2 (en) | Automated material classification by structural features | |
CN105840175A (zh) | 三维裂缝建模方法 | |
Abid et al. | Facies architecture and diagenetic features development of Albian-Early Turonian succession in Luhais oil field, Southern Iraq | |
Jayawardena | Characteristics of neotectonic faulting in the mount lofty and flinders ranges, South Australia | |
CN107329168A (zh) | 一种沉积体岩性识别方法及系统 | |
Wolf | Conceptual models, 1. Examples in sedimentary petrology, environmental and stratigraphic reconstructions, and soil, reef, chemical and placer sedimentary ore deposits | |
Mazzullo et al. | PS Rhythmic Carbonate Versus Spiculite Deposition in Mississippian Hydrocarbon Reservoirs in the Midcontinent USA: Causative Factors and Resulting Reservoir Petrophysical Attributes |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190830 Termination date: 20201124 |