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公开(公告)号：CN113688922A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111009011.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明提供一种凝聚聚类无监督算法的流体类型识别方法，包括：获取储层中目标井所在区域的目标参数；计算单位孔隙体积岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度；重新整理目标数据；判断单位孔隙体积岩石氯化盐含量是否大于单位孔隙体积岩石氯化盐含量阈值，或者含水饱和度是否大于含水饱和度阈值；若大于等于，则判断该样本点所对应的储层目标井所在区域为水层；若小于，则不为水层，则剔除水层的数据点，选取剩下的样本点作为新的数据进行预处理，加载到凝聚聚类模型进行训练并且预测；通过地质工作者的经验和专家知识分析一类数据样本点，将输出结果的伪标签转换成真实标签输出流体分类真实结果。本发明提高了流体识别效率，减少投入成本。
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公开(公告)号：CN113379256A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110663700.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明提供一种Kmeans‑随机森林的储层评价预测方法，通过Kmeans聚类完成储层评价分类标准的快速建立，避免了人为因素的影响，使得分类建立的标准更加客观真实，再通过随机森林集成算法将数据和分类标准进行模型建立和训练，随机森林集成算法是多个决策树的预测结果结合，比单个决策数更好的泛化能力，因此使得评价结果更加准确可靠。本发明解决了储层评价标准的问题以及储层评价效率的难题，通过对影响储层好坏因素的量化，利用无监督学习算法Kmeans和监督集成学习算法随机森林相结合，提高储层评价预测效率及准确率，减少投入成本，为石油勘探开发提供有利的地质依据和理论支撑。
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Patent Agency Ranking
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：CN113688922B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111009011.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/241 , G06N5/02 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种凝聚聚类无监督算法的流体类型识别方法，包括：获取储层中目标井所在区域的目标参数；计算单位孔隙体积岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度；重新整理目标数据；判断单位孔隙体积岩石氯化盐含量是否大于单位孔隙体积岩石氯化盐含量阈值，或者含水饱和度是否大于含水饱和度阈值；若大于等于，则判断该样本点所对应的储层目标井所在区域为水层；若小于，则不为水层，则剔除水层的数据点，选取剩下的样本点作为新的数据进行预处理，加载到凝聚聚类模型进行训练并且预测；通过地质工作者的经验和专家知识分析一类数据样本点，将输出结果的伪标签转换成真实标签输出流体分类真实结果。本发明提高了流体识别效率，减少投入成本。
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公开(公告)号：CN113128477A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110537681.5
申请日：2021-05-18
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习法的碎屑岩岩性识别方法及系统，包括：获取碎屑岩岩心薄片图像数据；将经过预处理的碎屑岩岩心薄片图像数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，得到当前碎屑岩各个岩性的概率；根据最大概率来确定碎屑岩岩性。系统，包括：数据集建立模块，用于获取碎屑岩岩心图像数据；数据预处理模块，主要功能对数据集经行划分、数据增强、数据标识；数据识别模块，用于将预处理模块的数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，输出各碎屑岩岩性的识别概率；岩性获取模块，用于确定最大概率对应的碎屑岩岩性。本发明优点是：提高碎屑岩岩性识别效率及准确率，减少投入成本，为油气地质勘探提供有益的地质依据。
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公开(公告)号：CN116464437B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310441501.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种碳酸盐岩气藏地层水产水量的预测方法，包括以下步骤：S1：建立碳酸盐岩气藏地层水产水量的预测模型；S2：收集原始数据，并对所述原始数据进行预处理；所述原始数据为预测模型涉及到的参数的原始数据，当预测模型未涉及渗透率时，还包括渗透率参数的原始数据；S3：根据预处理后的原始数据，对预测模型的参数进行不确定性分析以及降维处理；S4：根据降维处理的结果，构建新的碳酸盐岩气藏地层水产水量预测模型；S5：根据新的碳酸盐岩气藏地层水产水量预测模型，结合所述不确定性分析的结果，计算获得产水量预测的概率解。本发明能够更准确地获得碳酸盐岩气藏地层水产水量的概率解，为碳酸盐岩气藏勘探开发提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116464437A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310441501.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种碳酸盐岩气藏地层水产水量的预测方法，包括以下步骤：S1：建立碳酸盐岩气藏地层水产水量的预测模型；S2：收集原始数据，并对所述原始数据进行预处理；所述原始数据为预测模型涉及到的参数的原始数据，当预测模型未涉及渗透率时，还包括渗透率参数的原始数据；S3：根据预处理后的原始数据，对预测模型的参数进行不确定性分析以及降维处理；S4：根据降维处理的结果，构建新的碳酸盐岩气藏地层水产水量预测模型；S5：根据新的碳酸盐岩气藏地层水产水量预测模型，结合所述不确定性分析的结果，计算获得产水量预测的概率解。本发明能够更准确地获得碳酸盐岩气藏地层水产水量的概率解，为碳酸盐岩气藏勘探开发提供技术支持。
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