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公开(公告)号:CN117710743A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311764967.2
申请日:2023-12-19
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶深度学习法的深层固体沥青识别分类方法,步骤S1、获取取芯井测井数据、岩石薄片图像数据以及固体沥青反射率R,并对岩石薄片图像数据进行预处理,形成原始数据集;将原始数据集分为训练集和测试集;S2、计算深度学习值fi,然后根据固体沥青反射率R和深度学习值fi建立的固体沥青识别分类模型。S3、搭建神经网络模型,然后将训练集的数据作为输入层输入神经网络模型对模型进行训练。S4、将测试集数据输入训练后的神经网络模型中测试该模型的固体沥青识别准确率;S5、根据固体沥青识别分类模型来确定固体沥青类型。本发明通过神经网络算法完成固体沥青的识别,使得识别标准更加客观、真实、快速、准确。
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公开(公告)号:CN119825351A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411888760.0
申请日:2024-12-20
Applicant: 西南石油大学
Inventor: 丁熊 , 徐铭浩 , 张思远 , 宋毅 , 唐松 , 李顺 , 易劲 , 徐唱 , 张本健 , 陈骁 , 刘冉 , 渠芳 , 张昆 , 何鑫洋 , 唐静 , 祝海华 , 徐忠凡 , 马岚 , 车琪琪
IPC: E21B49/00 , E21B47/00 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种碳酸盐与陆源碎屑混积岩胶结物含量定量预测方法,包括以下步骤:S1:获取已测混积岩样品所处地层深度的测井参数,所述已测混积岩样品通过岩石薄片镜观测已测得混积岩胶结物含量实测值;S2:将所述测井参数与所述混积岩胶结物含量实测值进行拟合,构建混积岩胶结物含量预测模型;S3:获取待测混积岩样品所处地层深度的测井参数,结合所述混积岩胶结物含量预测模型,预测获得所述待测混积岩样品的混积岩胶结物含量。本发明通过建立的混积岩胶结物含量预测模型能够准确预测混积岩胶结物含量,为碳酸盐与陆源碎屑混积岩的开发提供技术支持。
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公开(公告)号:CN119375976A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411525713.X
申请日:2024-10-30
Applicant: 西南石油大学
Inventor: 宋毅 , 丁熊 , 张思远 , 罗冰 , 张本健 , 张昆 , 渠芳 , 唐静 , 徐唱 , 杨辉廷 , 祝海华 , 徐忠凡 , 何鑫洋 , 车琪琪 , 徐铭浩 , 马岚 , 岳文轩 , 车吉洋 , 李思黎 , 杨琪玲
Abstract: 本发明公开了一种碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法,包括以下步骤:S1:获取已测白云石样品所处地层深度的测井参数,所述已测白云石样品通过X射线衍射方法已测得白云石有序度实测值;S2:将所述测井参数与所述白云石有序度实测值进行拟合,构建白云石有序度预测模型;S3:获取待测白云石样品所处地层深度的测井参数,结合所述白云石有序度预测模型,预测获得所述待测白云石样品的白云石有序度。本发明通过建立的白云石有序度预测模型能够准确预测白云石有序度,从而获取非取心井的白云石有序度分布情况,为碳酸盐岩气藏开发提供技术支持。
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