公开(公告)号：CN118446098A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410565716.X

申请日：2024-05-09

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 赵云生 ,  何展翔 ,  肖占山 ,  张朔宁 ,  史才旺 ,  杨礼萌 ,  侯宇健

IPC: G06F30/27 ,  G06N5/01 ,  G06N3/126 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明属于电磁勘探领域，公开了一种人工智能复电阻率参数反演方法，该方法及系统，包括：数据准备；模型参数范围定义；传统遗传模拟退火复电阻率参数反演；约束遗传模拟退火复电阻率参数反演。本发明根据Cole‑Cole模型传统遗传模拟退火参数反演中零频电阻率与频率相关系数之间的负相关关系，建立约束遗传模拟退火算法，通过反向约束零频电阻率与频率相关系数的搜索方向，实现算法快速收敛于全局最优解之目的，在反演效率大幅提升的同时，有效地降低反演的多解性，增强地球物理资料解释的可靠性。

公开(公告)号：CN117872477A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311476511.6

申请日：2023-11-07

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 赵云生 ,  何展翔 ,  张朔宁 ,  幺永超 ,  侯宇健 ,  吴梦影

IPC: G01V1/40 ,  G01V1/30 ,  G01V1/28

Abstract: 本发明属于石油勘探技术领域，公开了一种人工智能火成岩储层岩性预测方法、系统、设备及介质，利用已知岩性的声波时差、密度、电阻率测井数据采用K近邻、支持向量机、随机森林三种模型+GridSearchCV模式，训练、验证、构建人工智能模型，优选测试分数最高的模型作为火成岩储层岩性预测模型；利用地面地震、重力、电磁勘探方法获得研究区速度、密度、电阻率物性特征，进而通过优选的人工智能模型对火成岩储层岩性进行预测。本发明以测井数据进行训练，数据更加真实可靠，且样本数量通常较多，建立的人工智能模型稳定性更好，可靠性更高；本发明能够提升岩性预测结果的精度，对于识别油气有利靶区、部署油气井网、指导油气勘探开发均具有重要意义。