项目名称：页岩油气储层AI测井解释评价系统及其应用

所属企业：中国石油化工股份有限公司华东油气分公司
中石化经纬有限公司华东测控分公司

获评奖项：科技进步奖

项目编号：ECF-2026-SYE-1001

项目主要参与人：姚红生、陈兴明、王欣、胡维、李国锋、汪凯明、何贵松、昝灵、丁安徐、孙伟、杨正茂、梅俊伟、王明云、邱伟生

评审专家点评：

该成果针对页岩储层解释耗时长、结果受经验差异影响大的问题，将岩心、测井和录井等多源数据与AI解释结合，增强了储层评价的一致性和效率。地质与工程双维度甜点识别使解释结果能够进一步服务井位优选和压裂设计，体现了从数据处理到开发决策的应用价值。系统已处理140余井次，单井解释可在约10分钟内完成，具备现场推广基础。成果为复杂页岩储层快速评价提供了自主软件工具，对提高资料利用效率、统一解释流程和加快地质—工程协同具有积极示范作用。

主要创新点：

1. 构建岩心、测井、录井多源地质数据融合体系，打通“岩心-测井-工程”全链条数据通路；2. 研发全流程 AI 自动化解释系统，对自然伽马、电阻率、声波等多条测井曲线进行联合反演，关键储层参数（层理缝密度、孔隙度、含油饱和度）解释精度较传统方法提升 25%以上；3. 创新“地质-工程”双维度甜点识别模型，深度融合地层脆性指数、应力场分布、天然裂缝密度与压裂响应数据，实现甜点空间分布的智能预测，识别准确率达 90%以上。

产品主要用途、技术原理：

该 AI 测井解释体系旨在解决页岩油气储层非均质性强、岩性复杂背景下传统人工解释效率低、主观性强、精度不足的核心难题，实现从原始测井数据到储层评价结果的全流程自动化。其技术原理基于机器学习算法对多条测井曲线（如自然伽马、电阻率、声波时差等）进行非线性建模，识别不同岩性组合与流体响应模式，构建储层物性参数（如孔隙度、含油饱和度）预测模型与分类评价模型；系统集成数据读取、曲线标准化、缺失值修复、参数计算及分类评价，实现智能解释流程，提升解释一致性与效率，为页岩油气勘探开发提供快速、精准的地质决策支持。