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公开(公告)号：CN112950016B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110214716.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供基于深度学习的多参数融合非常规油气资源甜点评价方法，包括以下步骤：在射孔段内布设非常规油气资源采样点，采集采样点的甜点属性数据，得到非常规油气资源数据集；根据非常规油气资源数据集得到甜点属性分布，根据甜点属性分布得到评价指标参数；构建深度学习模型，并采用评价指标参数对模型进行训练；构建储层多参数属性模型，将储层多参数属性模型各空间位置的评价指标参数输入训练好的深度学习模型，得到各空间位置上的甜点分布情况。本发明通过深度学习方法改进多参数融合甜点评价方法不同参数权重确定的主观性，并通过将参数转换为学习样本中衡量甜点发育程度的标签，使得评价结果更有实际意义。
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公开(公告)号：CN112950016A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110214716.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供基于深度学习的多参数融合非常规油气资源甜点评价方法，包括以下步骤：在射孔段内布设非常规油气资源采样点，采集采样点的甜点属性数据，得到非常规油气资源数据集；根据非常规油气资源数据集得到甜点属性分布，根据甜点属性分布得到评价指标参数；构建深度学习模型，并采用评价指标参数对模型进行训练；构建储层多参数属性模型，将储层多参数属性模型各空间位置的评价指标参数输入训练好的深度学习模型，得到各空间位置上的甜点分布情况。本发明通过深度学习方法改进多参数融合甜点评价方法不同参数权重确定的主观性，并通过将参数转换为学习样本中衡量甜点发育程度的标签，使得评价结果更有实际意义。
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