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公开(公告)号：CN117633512B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311654756.3
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积门控循环网络的储层孔隙度预测方法，涉及孔隙度预测技术领域，该方法包括线下部分和线上部分；其中线下部分包括：获取目标工区内井点处与储层参数相关的第一地震属性集；从第一地震属性集中获取最佳属性组合；将最佳属性组合作为输入，将最佳属性组合对应的孔隙度作为输出，对一维卷积门控循环网络模型进行训练；线上部分包括：获取目标工区内无井区域中与目标储层参数相关的第二地震属性集；根据最佳属性组合，从第二地震属性集中筛选出最终属性组合；将最终属性组合输入到训练好的一维卷积门控循环网络模型中，输出目标储层孔隙度；过该方法提高了对储层孔隙度的预测精度以及扩大了预测范围。
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公开(公告)号：CN120032173A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510187911.8
申请日：2025-02-20
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的页岩孔隙类型识别方法，包括以下步骤：获取页岩数字岩心图像及其标注信息构建数据集；利用所述数据集进行改进YOLOv8模型训练，获得训练好的改进YOLOv8模型；所述改进YOLOv8模型包括：主干网络、颈部网络以及头部网络；将待处理的页岩数字岩心图像输入训练好的改进YOLOv8模型，获得对应的页岩孔隙类型识别结果。该方法通过改进的YOLOv8模型，集成C2f_DCNv3模块和内容感知重组特征增强模块，显著提升了对页岩孔隙复杂结构的特征提取和融合能力；并结合动态检测头DyHead及Inner‑CIoU损失函数，实现了高效、精准的页岩孔隙类型识别和边界框回归预测。
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公开(公告)号：CN117633512A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311654756.3
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积门控循环网络的储层孔隙度预测方法，涉及孔隙度预测技术领域，该方法包括线下部分和线上部分；其中线下部分包括：获取目标工区内井点处与储层参数相关的第一地震属性集；从第一地震属性集中获取最佳属性组合；将最佳属性组合作为输入，将最佳属性组合对应的孔隙度作为输出，对一维卷积门控循环网络模型进行训练；线上部分包括：获取目标工区内无井区域中与目标储层参数相关的第二地震属性集；根据最佳属性组合，从第二地震属性集中筛选出最终属性组合；将最终属性组合输入到训练好的一维卷积门控循环网络模型中，输出目标储层孔隙度；过该方法提高了对储层孔隙度的预测精度以及扩大了预测范围。
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公开(公告)号：CN116203630A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211235608.3
申请日：2022-10-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提供了一种基于双遮挡的有利储层识别方法，包括：获取测井曲线，并对其进行异常值处理及标准化处理，并进行直方图分析，获得砂岩、泥岩、煤层和灰岩的直方图分布范围，对自然伽马测井曲线进行直方图分析，联合测井曲线与地震，进行波形指示反演，得到纵波波阻抗反演体，基于自然伽马测井曲线和叠后地震数据体，进行波形指示模拟，得到GR数据体，联合波形指示反演纵波组抗体，对GR数据体进行岩性遮挡处理，得到砂泥岩性体，获取孔隙度体，通过砂泥岩性体对孔隙度体进行遮挡，获得高孔隙度有利储集体。本发明提供的基于双遮挡的有利储层识别方法，提高了岩性预测效果的准确性，能够为致密气勘探提供可靠地质依据。
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