公开(公告)号：CN115222019B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202210783129.9

申请日：2022-06-27

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 汪敏 ,  郭鑫平 ,  于魏铭 ,  唐浩轩 ,  杨桃 ,  闫建平 ,  钟光海 ,  石学文

IPC: G06N3/0455 ,  G01V11/00 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于测井数据的深度Transformer迁移学习储层参数预测方法，包括：对源域测井数据进行异常值处理，筛选出异常的测井数据。对测井数据进行标准化预处理，有效消除参数间的数量级和量纲影响，减小网络误差，加速收敛及提高模型预测精度。将标准化的数据输入到Transformer迁移学习网络，在特征空间中找到源域与目标域的相关性。最后设计整体网络的损失函数。通过计算源域与目标域测井特征数据分布差异，以及模型对源域测井数据输出预处值和岩心数据的误差。基于损失值反向传播，通过链式法则对网络参数求导，使用随机梯度下降算法更新网络参数。本发明能找到源域和目标域的相似性，将源域的知识传递给目标域，有效解决储层参数预测误差大的难题。

公开(公告)号：CN116309567A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310554698.0

申请日：2023-05-17

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 张倬实 ,  汪敏 ,  肖伊曼 ,  杨桃 ,  罗浚七 ,  于魏铭 ,  邱毅 ,  伍文静

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种小样本的页岩电镜孔隙智能识别方法，包括以下步骤：标注页岩电镜图像孔隙，构成含标注信息的支持集与不含标注信息的查询集；支持集与查询集经过深度学习模型输出高维孔隙特征；计算查询集特征与支持集特征的余弦相似性，构建孔隙的超相关特征；将支持图像孔隙特征通过注意力挤压层压缩孔隙特征维度，得到维度更小、信息更多的特征；将孔隙特征由粗到细融合，生成识别图，最终准确的识别出电镜图像中存在的有机孔、无机孔、裂缝，构建孔隙识别模型。本发明从新颖的角度出发，利用小样本算法思想和深度学习模型，在页岩电镜图像样本稀少、人工处理复杂的情况下，可快速准确识别页岩电镜孔隙，以便后续页岩气储层分析。

公开(公告)号：CN116256295A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310019313.0

申请日：2023-01-06

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 杨桃 ,  唐洪明 ,  唐浩轩 ,  王昭 ,  刘英宪 ,  侯亚伟 ,  黄露 ,  杨俊

IPC: G01N15/08 ,  E21B49/00 ,  G01N33/24 ,  G16C60/00 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明涉及一种疏松砂岩储层速敏伤害定量评价方法。包括以下步骤：S1:利用岩心进行储层速敏评价实验，计算得到岩心渗透率和速敏伤害程度；S2：获取开发现场采油井的日产液量、井眼半径和射孔厚度参数；计算得到采油井的临界流速，进一步，利用采油井的总孔隙度和岩心横截面积将岩心临界流速转换转换为现场应用线性流速；S3：在各岩心实验对应的现场应用线性流速点上，拟合有效孔隙度、渗透率、泥质含量与岩心速敏间的关系式；S4:在无岩心实验的线性流速点之间，采用两点法拟合得到储层伤害率；S5:在井间，利用井震结合，得到储层速敏损害展布分布；本专利从新颖和适用角度出发，设计了一种准确预测疏松砂岩速敏伤害方法，助力油田稳定经济开发。

公开(公告)号：CN115222019A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210783129.9

申请日：2022-06-27

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 汪敏 ,  郭鑫平 ,  于魏铭 ,  唐浩轩 ,  杨桃 ,  闫建平 ,  钟光海 ,  石学文

IPC: G06N3/04 ,  G01V11/00 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于测井数据的深度Transformer迁移学习储层参数预测方法，包括：对源域测井数据进行异常值处理，筛选出异常的测井数据。对测井数据进行标准化预处理，有效消除参数间的数量级和量纲影响，减小网络误差，加速收敛及提高模型预测精度。将标准化的数据输入到Transformer迁移学习网络，在特征空间中找到源域与目标域的相关性。最后设计整体网络的损失函数。通过计算源域与目标域测井特征数据分布差异，以及模型对源域测井数据输出预处值和岩心数据的误差。基于损失值反向传播，通过链式法则对网络参数求导，使用随机梯度下降算法更新网络参数。本发明能找到源域和目标域的相似性，将源域的知识传递给目标域，有效解决储层参数预测误差大的难题。

公开(公告)号：CN116386035A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310242302.9

申请日：2023-03-14

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 汪敏 ,  胡珏 ,  刘丽艳 ,  唐洪明 ,  于魏铭 ,  唐浩轩 ,  杨桃 ,  钟光海

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了融合注意力机制的孔隙结构精准识别和定量表征方法。针对页岩扫描电镜图像传统的分析处理方法主要是人工进行，工作耗时长、工作量大的问题，提出了注意力机制与U‑Net模型相结合的模型；针对占比小的孔隙的定量表征结果不准确的问题，提出了基于脉冲编码调制的孔隙结构定量表征方法。使用注意力机制与U‑Net模型相结合的模型对页岩扫描电镜图像进行孔隙识别，然后对孔隙识别结果用基于脉冲编码调制的孔隙结构定量表征方法进行定量表征。本发明提出的方法可以大大提高孔隙识别的效率与孔隙结构定量表征的准确度。

公开(公告)号：CN115985407A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310019297.5

申请日：2023-01-06

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 杨桃 ,  唐洪明 ,  汪敏 ,  廖纪佳 ,  冯于恬 ,  冷钇江 ,  石学文 ,  刘佳 ,  郭鑫平

IPC: G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明涉及一种低阻页岩含气量预测的融合模型方法。包括以下步骤：S1：整理目标工区页岩气井的测井数据，使用LOF算法进行测井数据异常值检测，利用均值和众数对异常值进行替换；S2:利用最大最小值法对测井数据进行归一化处理；S3：结合地球物理测井知识和斯皮尔曼法筛选输入模型的测井数据类型；S4：利用S3处理后的数据，建立测井数据到岩心含气量间的随机森林、XGBoost和深度神经网络模型；S5：利用Stacking模型融合策略，将S4中的三模型融合，建立泛化性能更佳的低阻页岩含气量预测机器学习模型；本专利从新颖和适用角度出发，基于Stacking模型融合策略，设计了一种可高效预测低阻页岩含气量的机器学习方法，为低阻页岩气开发策略制定提供参考。