本技术涉及油气开发，尤其涉及一种页岩竞争吸附量预测模型构建方法、设备及存储介质。
背景技术：
1、与常规气藏相比，页岩储层含有大量纳米孔，ch4与矿物表面分子间相互作用会导致大量吸附气的存在。co2具有较大的吸附能力，可以吸附在不同的矿物表面，注入co2可使页岩气产量提高，同时能够提高天然气采收率的同时实现碳地质封存。因此，研究ch4和co2在不同页岩矿物类型多孔介质中的竞争吸附行为，对于准确预测ch4的采收率和优化现场co2注入策略至关重要。
2、目前，现有技术多采用分子模拟和孔隙尺度模拟相结合方法探究ch4与co2的竞争吸附机制，分子模拟通过构建页岩的分子模型，通过设定条件模拟页岩分子模型真实的吸附过程，进而探究页岩竞争吸附气体的吸附行为，孔隙尺度模拟可以有效地捕捉复杂孔隙结构中多相、多组分流体的物理和化学行为，将分子模拟和格子boltzmann模拟的方法相结合，可有效探究页岩在复杂孔隙结构中的竞争吸附气体的吸附特征。
3、由于现有技术中分子模拟与格子boltzmann模拟相结合的方法主要局限于单一气体的吸附特征，未考虑多组分竞争吸附的情况；同时格子boltzmann模拟主要用于在二维多孔介质，而根据三维多孔介质的研究面临着资源消耗和计算规模的限制，因此现有技术存在预测模型对多组分气体竞争吸附量预测效果不佳的技术问题。
技术实现思路
1、本技术提供一种页岩竞争吸附量预测模型构建方法、设备及存储介质，用以解决现有技术存在预测模型对多组分气体竞争吸附量预测效果不佳的技术问题。
2、第一方面，本技术提供一种页岩竞争吸附量预测模型构建方法，该方法包括：
3、根据页岩岩心样本构建三维岩心模型，根据三维岩心模型的孔隙结构确定多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息；
4、确定三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息，根据竞争吸附气体密度分布信息确定每个孔隙结构单元的竞争吸附气体的质量信息；
5、根据多个孔隙结构信息和多个竞争吸附气体质量信息对人工神经网络模型进行训练，得到页岩竞争吸附量预测模型。
6、可选地，确定三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息，包括：
7、根据多组分单相shan-chen格子boltzmann确定气固作用力方程，其中，气固作用力方程包括甲烷页岩间的作用力方程和二氧化碳页岩间的作用力方程；
8、根据分子模拟确定竞争吸附气体密度分布曲线；
9、根据气固作用力方程与竞争吸附气体密度分布曲线确定气固作用力参数信息，其中气固作用力参数信息包括甲烷页岩间的作用力参数信息和二氧化碳页岩间的作用力参数信息；
10、根据气固作用力参数信息确定三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息。
11、可选地，根据分子模拟确定竞争吸附气体密度分布曲线，包括：
12、确定矿物狭缝孔隙特征，根据分子模拟构建矿物狭缝孔隙模型；
13、根据分子模拟获取第一预设条件下二氧化碳在矿物狭缝孔隙模型下的竞争吸附气体密度分布曲线。
14、可选地，根据气固作用力方程与竞争吸附气体密度分布曲线确定气固作用力参数信息，包括：
15、根据气固作用力方程确定初始气固作用力参数信息，其中初始气固作用力参数信息包括甲烷页岩间的初始作用力参数信息和二氧化碳页岩间的初始作用力参数信息；
16、根据初始气固作用力参数信息拟合竞争吸附气体密度分布曲线，确定竞争吸附的气固作用力参数信息。
17、可选地，根据页岩岩心样本构建三维岩心模型，根据三维岩心模型的孔隙结构确定多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息，包括：
18、根据扫描电镜构建页岩岩心样本的三维岩心模型；
19、根据分水岭算法划分三维岩心模型的孔隙结构，确定多个孔隙结构单元；
20、确定多个孔隙结构单元的及其对应的结构特征信息，及其对应的结构特征信息包括：以下一种或多个：矿物类型信息、结构体积信息、矿物表面积信息和喉道表面积信息。
21、可选地，根据多个孔隙结构信息和多个竞争吸附气体质量信息对人工神经网络模型进行训练，得到页岩竞争吸附量预测模型，包括：
22、将多个孔隙结构单元对应的矿物类型信息、结构体积信息、矿物表面积信息和喉道表面积信息作为输入信息；
23、将多个孔隙结构单元的多个竞争吸附气体的质量信息作为输出信息；
24、根据输入信息与输出信息对人工神经网络模型进行训练，直至人工神经网络模型的预测准确度满足第二预设条件。
25、可选地，在根据多个孔隙结构信息和多个竞争吸附气体质量信息对人工神经网络模型进行训练，得到页岩竞争吸附量预测模型之后，还包括：
26、选取待预测页岩岩心样本对应的待预测三维岩心模型，确定待预测三维岩心模型的多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息；
27、根据人工神经网络模型输入每个孔隙结构单元的结构特征信息预测每个孔隙结构单元的甲烷气体质量和二氧化碳气体质量；
28、根据甲烷气体质量和二氧化碳气体质量确定甲烷密度分布和二氧化碳密度分布。
29、本技术的第二方面，提供了一种页岩竞争吸附量预测模型构建设备，包括：
30、第一处理模块，根据页岩岩心样本构建三维岩心模型，根据三维岩心模型的孔隙结构确定多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息；
31、第二处理模块，确定三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息，根据竞争吸附气体密度分布信息确定每个孔隙结构单元的竞争吸附气体的质量信息；
32、第三处理模块，根据多个孔隙结构信息和多个竞争吸附气体质量信息对人工神经网络模型进行训练，得到页岩竞争吸附量预测模型。
33、可选地，第二处理模块还用于：
34、根据多组分单相shan-chen格子boltzmann确定气固作用力方程，其中，气固作用力方程包括甲烷页岩间的作用力方程和二氧化碳页岩间的作用力方程；
35、根据分子模拟确定竞争吸附气体密度分布曲线；
36、根据气固作用力方程与竞争吸附气体密度分布曲线确定气固作用力参数信息，其中气固作用力参数信息包括甲烷页岩间的作用力参数信息和二氧化碳页岩间的作用力参数信息；
37、根据气固作用力参数信息确定三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息。
38、可选地，第二处理模块还用于：
39、确定矿物狭缝孔隙特征，根据分子模拟构建矿物狭缝孔隙模型；
40、根据分子模拟获取第一预设条件下二氧化碳在矿物狭缝孔隙模型下的竞争吸附气体密度分布曲线。
41、可选地，第二处理模块还用于：
42、根据气固作用力方程确定初始气固作用力参数信息，其中初始气固作用力参数信息包括甲烷页岩间的初始作用力参数信息和二氧化碳页岩间的初始作用力参数信息；
43、根据初始气固作用力参数信息拟合竞争吸附气体密度分布曲线，确定竞争吸附的气固作用力参数信息。
44、可选地，第一处理模块还用于：
45、根据扫描电镜构建页岩岩心样本的三维岩心模型；
46、根据分水岭算法划分三维岩心模型的孔隙结构，确定多个孔隙结构单元；
47、确定多个孔隙结构单元的及其对应的结构特征信息，及其对应的结构特征信息包括：以下一种或多个：矿物类型信息、结构体积信息、矿物表面积信息和喉道表面积信息。
48、可选地，第三处理模块还用于：
49、将多个孔隙结构单元对应的矿物类型信息、结构体积信息、矿物表面积信息和喉道表面积信息作为输入信息；
50、将多个孔隙结构单元的多个竞争吸附气体的质量信息作为输出信息；
51、根据输入信息与输出信息对人工神经网络模型进行训练，直至人工神经网络模型的预测准确度满足第二预设条件。
52、可选地，第三处理模块之后还用于：
53、选取待预测页岩岩心样本对应的待预测三维岩心模型，确定待预测三维岩心模型的多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息；
54、根据人工神经网络模型输入每个孔隙结构单元的结构特征信息预测每个孔隙结构单元的甲烷气体质量和二氧化碳气体质量；
55、根据甲烷气体质量和二氧化碳气体质量确定甲烷密度分布和二氧化碳密度分布。
56、第三方面，本技术提供了一种页岩竞争吸附量预测模型构建设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器，包括：
57、存储器存储计算机执行指令；
58、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面的页岩竞争吸附量预测模型构建方法。
59、第四方面，一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面的页岩竞争吸附量预测模型构建方法。
60、本技术提供的一种页岩竞争吸附量预测模型构建方法、设备及存储介质，根据扫描电镜构建页岩岩心样本的三维岩心模型；根据分水岭算法划分三维岩心模型的孔隙结构，确定多个孔隙结构单元；确定多个孔隙结构单元的及其对应的结构特征信息，及其对应的结构特征信息包括：以下一种或多个：矿物类型信息、结构体积信息、矿物表面积信息和喉道表面积信息；根据多组分单相shan-chen格子boltzmann确定气固作用力方程，其中，气固作用力方程包括甲烷页岩间的作用力方程和二氧化碳页岩间的作用力方程；确定矿物狭缝孔隙特征，根据分子模拟构建矿物狭缝孔隙模型；根据分子模拟获取第一预设条件下二氧化碳在矿物狭缝孔隙模型下的竞争吸附气体密度分布曲线；根据气固作用力方程确定初始气固作用力参数信息，其中初始气固作用力参数信息包括甲烷页岩间的初始作用力参数信息和二氧化碳页岩间的初始作用力参数信息；根据初始气固作用力参数信息拟合竞争吸附气体密度分布曲线，确定竞争吸附的气固作用力参数信息，其中气固作用力参数信息包括甲烷页岩间的作用力参数信息和二氧化碳页岩间的作用力参数信息；根据气固作用力参数信息确定三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息；根据竞争吸附气体密度分布信息确定每个孔隙结构单元的竞争吸附气体的质量信息；将多个孔隙结构单元对应的矿物类型信息、结构体积信息、矿物表面积信息和喉道表面积信息作为输入信息；将多个孔隙结构单元的多个竞争吸附气体的质量信息作为输出信息；根据输入信息与输出信息对人工神经网络模型进行训练，直至人工神经网络模型的预测准确度满足第二预设条件；从而根据选取的待预测页岩岩心样本对应的待预测三维岩心模型，确定待预测三维岩心模型的多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息；根据人工神经网络模型输入每个孔隙结构单元的结构特征信息预测每个孔隙结构单元的甲烷气体质量和二氧化碳气体质量；根据甲烷气体质量和二氧化碳气体质量确定甲烷密度分布和二氧化碳密度分布，从而克服常规孔隙尺度模拟方法不准确、难以适应大规模模型的不足，实现了提高页岩竞争吸附量预测模型准确度的技术效果。
1.一种页岩竞争吸附量预测模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述三维岩心模型的竞争吸附气体密度分布信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据分子模拟确定竞争吸附气体密度分布曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述气固作用力方程与所述竞争吸附气体密度分布曲线确定气固作用力参数信息，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据页岩岩心样本构建三维岩心模型，根据所述三维岩心模型的孔隙结构确定多个孔隙结构单元及其对应的结构特征信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个孔隙结构信息和所述多个竞争吸附气体质量信息对人工神经网络模型进行训练，得到页岩竞争吸附量预测模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据所述多个孔隙结构信息和所述多个竞争吸附气体质量信息对人工神经网络模型进行训练，得到页岩竞争吸附量预测模型之后，还包括：
8.一种页岩竞争吸附量预测模型构建设备，其特征在于，包括：
9.一种页岩竞争吸附量预测模型构建设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的页岩竞争吸附量预测模型构建方法。
