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公开(公告)号：CN111852457A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010884819.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: E21B47/117 , E21B47/12
Abstract: 本发明公开了一种用于识别缝洞型油藏岩溶孔道的装置和方法，所述装置包括动力装置、压力产生装置、滤波装置、处理器、控制器和多个压力测试仪，所述方法使用所述装置来进行，包括如下步骤，首先通过模拟周期性抽水试验来获得振幅响应程度及相位偏移程度与地层连通性的关系，在测试区域内选取压力源井和测试井，动力装置为压力产生装置提供动力在压力源井内产生谐波压力，压力测试仪用于收集各测试井内的压力信号，滤波装置对压力信号进行过滤并传输至处理器，处理器计算得到振幅响应程度及相位偏移程度。在本发明中，根据各测试井的振幅响应程度及相位偏移程度来判断多个测试井与压力源井的连通程度，从而判断测试井所处区域是否处于岩溶孔道区域。
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公开(公告)号：CN114740531A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210382940.6
申请日：2022-04-12
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种碳酸盐岩缝洞型油藏放空漏失井段测井曲线重构方法，包括如下步骤：首先通过对地震反演属性体进行重采样；建立地震属性参数地质模型，随后对目的层内所有钻井沿井筒提取上述地震属性参数曲线；再以获取到的目的层所有完整曲线的关键井为样本数据，构建多个隐含层的深度神经网络模型；通过多次迭代训练神经网络模型从而建立地震属性参数曲线与测井曲线的非线性映射关系，最终以无测井曲线钻井的地震属性参数为输入，应用训练好的神经网络模型生成目标井的缺失测井曲线。使用本发明方法可以有效解决缝洞型油藏漏失防空段基础信息缺失的难题。
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公开(公告)号：CN109670209A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811401102.9
申请日：2018-11-22
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种机器学习的风化壳岩溶缝洞型油藏油井见水时间预测方法，本发明先包括如下步骤：S01:确定缝洞型油藏的岩溶背景为风化壳岩溶并确定油井所在储层的储层类型；S02:knn算法识别已见水高产油井的油压变化类型；S03:缝洞型油藏驱动阶段与油井油压阶段特征对应关系建立；S04:缝洞型油藏各储层类型定量图版建立；S05:缝洞型油藏油井见水影响因素和见水时间的统计；S06:缝洞型油藏油井初始聚类中心k的确定；S07：缝洞型油藏油井见水时间的k-means均值聚类预测模型的建立；本发明确定的见水预警定量图版和见水时间k-means聚类预测方法，具有适用广泛，操作简单等特点，能够快速指导现场措施调整。
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公开(公告)号：CN110046664A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910305672.6
申请日：2019-04-16
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种油田安全突出问题检测方法，该方法搜集大量油田安全问题的案例建立语料库；然后从语料库选取一定文本建立建训练样本集，对建训练样本集中的文本进行训练，建立油田安全突出问题检测模型；使用油田安全突出问题检测模型对待测油田安全突出问题进行预测，计算出该待测文档对应的各个主题的概率值,选取概率值最大的主题作为待测文档的预测结果，该预测结果即为待测油田安全突出问题的预测结果。该检测方法利用已知数据训练经理预测模型，使用时，只需将待测油田安全突出问题输入预测模型即可，操作过程简单，更重要的是对工作人员的要求低，预测结果受操作人员的干扰小。
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