一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统

本发明属于油气勘探开发技术领域，提供一种CT扫描油层含油性的深度学习定量表征方法及系统。该方法通过油层数智模型确定CT扫描参数获取油层三维灰度图像，经与电镜图像比对建立标准化三维数字模型；以其为基础利用卷积神经网络创建深度学习标准模型，提取含油率、含油饱和度等参数；依据样本实验和分析确定判断标准，构建不同类型油层评价标准和数字三维模型，进而筛选出优势目标层段。系统包含数据采集、模型构建、参数提取和评价决策模块，用于实现该方法。本发明解决了现有测量不准确问题，提高了油层含油性定量预测的真实性与准确性，提升了石油勘探开发效率，降低了成本。