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公开(公告)号：CN116227335A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211695646.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06T17/00 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于物理约束的并联式神经网络的三维地应力预测方法，包括收集目标区域钻孔数据，并对钻孔数据进行扩充；收集目标区域已钻井的测井数据，利用测井解释得到每口井的地应力属性数据；构建基于物理约束的并联式神经网络模型；训练模型并预测得到实体的三维地应力。本发明采用基于物理约束+并联式神经网络的模型仅依靠三维空间坐标预测地应力，其本质是为了弥补缺少实测地应力数据的不足，从地形衍生的三维空间数据出发，利用神经网络的强拟合功能，结合地应力解析模型的约束，通过物理约束+数据驱动的方式预测地应力，该方法不仅融合了地形构造与地应力之间的联系，同时通过机理模型的约束有效提高了神经网络模型的准确性和可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113610945B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110913664.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T11/20 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开一种基于混合神经网络的地应力曲线预测方法，包括：收集目标层位的测井数据集，并对测井数据集进行删除异常值的清洗；进行降噪处理；确定模型的输入参数和输出参数；构造特征样本和标签样本以及总样本集；构建CNN‑BiLSTM‑Attention混合神经网络模型；根据训练集进行训练，预测精度；根据根据几条常规测井曲线快速预测地应力曲线。本发明采用混合神经网络根据几条常规测井曲线预测地应力曲线，其特征样本构造方式上更符合地质学思想，模型本身强大的特征提取能力可以更好的进行特征提取，其次是该模型生成的地应力曲线不仅融合了测井曲线的内在联系，同时兼顾了测井信息在深度序列上的变化特征和前后关联。
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公开(公告)号：CN111878035A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010772212.7
申请日：2020-08-04
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种机械式井下泥浆分流工具及方法，包括外壳、加压油缸总成和安装在外壳内的分流体、分流装置、中心管；所述中心管、分流装置分别安装在分流体的左右两端内，所述加压油缸总成套设在所述中心管上并连接在外壳的左端；所述分流体的外圆周面上设有泥浆分流流道；其左端上设有分流出口；其右端上设有与分流装置内腔相通的通孔；所述加压油缸总成上设有电磁阀。本发明的机械式井下泥浆动力分流工具通过机械式分流结构，将钻柱内的泥浆分流到加压油缸总成内，即将泥浆压力转化成油压，从而为随钻地层压力测量仪器提供液压动力源；本发明还具有结构简单、连接方便、工作稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN116227335B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202211695646.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06T17/00 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于物理约束的并联式神经网络的三维地应力预测方法，包括收集目标区域钻孔数据，并对钻孔数据进行扩充；收集目标区域已钻井的测井数据，利用测井解释得到每口井的地应力属性数据；构建基于物理约束的并联式神经网络模型；训练模型并预测得到实体的三维地应力。本发明采用基于物理约束+并联式神经网络的模型仅依靠三维空间坐标预测地应力，其本质是为了弥补缺少实测地应力数据的不足，从地形衍生的三维空间数据出发，利用神经网络的强拟合功能，结合地应力解析模型的约束，通过物理约束+数据驱动的方式预测地应力，该方法不仅融合了地形构造与地应力之间的联系，同时通过机理模型的约束有效提高了神经网络模型的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN111878035B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010772212.7
申请日：2020-08-04
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种机械式井下泥浆分流工具及方法，包括外壳、加压油缸总成和安装在外壳内的分流体、分流装置、中心管；所述中心管、分流装置分别安装在分流体的左右两端内，所述加压油缸总成套设在所述中心管上并连接在外壳的左端；所述分流体的外圆周面上设有泥浆分流流道；其左端上设有分流出口；其右端上设有与分流装置内腔相通的通孔；所述加压油缸总成上设有电磁阀。本发明的机械式井下泥浆动力分流工具通过机械式分流结构，将钻柱内的泥浆分流到加压油缸总成内，即将泥浆压力转化成油压，从而为随钻地层压力测量仪器提供液压动力源；本发明还具有结构简单、连接方便、工作稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN113610945A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110913664.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开一种基于混合神经网络的地应力曲线预测方法，包括：收集目标层位的测井数据集，并对测井数据集进行删除异常值的清洗；进行降噪处理；确定模型的输入参数和输出参数；构造特征样本和标签样本以及总样本集；构建CNN‑BiLSTM‑Attention混合神经网络模型；根据训练集进行训练，预测精度；根据根据几条常规测井曲线快速预测地应力曲线。本发明采用混合神经网络根据几条常规测井曲线预测地应力曲线，其特征样本构造方式上更符合地质学思想，模型本身强大的特征提取能力可以更好的进行特征提取，其次是该模型生成的地应力曲线不仅融合了测井曲线的内在联系，同时兼顾了测井信息在深度序列上的变化特征和前后关联。
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