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公开(公告)号：CN113297748A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110623377.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于改进搜索策略的缝洞型油藏井间连通模式自动评价方法，其目的是基于地震多属性数据，分别采用相干和均方根振幅属性刻画裂缝和溶洞储集体。在属性融合基础上，建立反映缝洞型油藏地质构造的评价函数，设计改进A*算法搜索井间最优静态连通路径。根据路径途径区域获取对应储集体类型，实现井间连通模式自动识别。传统静态连通性分析方法多采取地层剖面对比、地震属性分析等，多为人工分析，主观性强、效率低，本发明在多地震属性融合基础上提出改进A*算法评价井间连通模式，可自动获取井间缝连通、缝洞复合连通和洞连通等主要的井间连通模式，进一步刻画井间缝洞配置关系及空间展布特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110593829A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910747273.5
申请日：2019-08-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种缝洞型油藏井间连通模式的自动判断方法及装置，包括：基于滑动窗口遍历计算缝洞型油藏注水后一段时间内生产井生产数据的最大波动变化幅值特征参数；采用多重分形谱量化所述缝洞型油藏注水后各生产井产水量和产油量生产指标的变化程度特征参数；基于计算出的生产数据的最大波动变化幅值特征参数，以及产油量和产水量变化程度特征参数，并与各参数的预设阈值范围进行比较，从而将所述缝洞型油藏井间连通模式自动判断为井间缝连通、井间洞连通以及井间缝洞复合连通中的一种。本发明首次实现了井间连通模式的自动判断，并有效提高了识别效率，能够指导油藏生产。
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公开(公告)号：CN113297748B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110623377.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于改进搜索策略的缝洞型油藏井间连通模式自动评价方法，其目的是基于地震多属性数据，分别采用相干和均方根振幅属性刻画裂缝和溶洞储集体。在属性融合基础上，建立反映缝洞型油藏地质构造的评价函数，设计改进A*算法搜索井间最优静态连通路径。根据路径途径区域获取对应储集体类型，实现井间连通模式自动识别。传统静态连通性分析方法多采取地层剖面对比、地震属性分析等，多为人工分析，主观性强、效率低，本发明在多地震属性融合基础上提出改进A*算法评价井间连通模式，可自动获取井间缝连通、缝洞复合连通和洞连通等主要的井间连通模式，进一步刻画井间缝洞配置关系及空间展布特征。
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公开(公告)号：CN109597129B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910011405.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测的缝洞型油藏串珠状反射特征识别方法，本发明采用最新的深度学习目标检测技术来自动识别串珠状反射特征，针对岩缝洞型储集层高产不稳产、预测准确率低的难题，在地震多源数据管理基础上，使用“米”字剖切方法生成剖面，本发明从相似的地震串珠状反射特征入手，采用Faster R‑CNN目标检测和深度学习技术训练得到串珠状反射特征自动识别模型，得到缝洞型油藏油气储层空间分布场，明确储集单元的含油气规模，相较于原有的人工识别方法，减少人工参与，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN110593829B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910747273.5
申请日：2019-08-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种缝洞型油藏井间连通模式的自动判断方法及装置，包括：基于滑动窗口遍历计算缝洞型油藏注水后一段时间内生产井生产数据的最大波动变化幅值特征参数；采用多重分形谱量化所述缝洞型油藏注水后各生产井产水量和产油量生产指标的变化程度特征参数；基于计算出的生产数据的最大波动变化幅值特征参数，以及产油量和产水量变化程度特征参数，并与各参数的预设阈值范围进行比较，从而将所述缝洞型油藏井间连通模式自动判断为井间缝连通、井间洞连通以及井间缝洞复合连通中的一种。本发明首次实现了井间连通模式的自动判断，并有效提高了识别效率，能够指导油藏生产。
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公开(公告)号：CN109597129A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910011405.8
申请日：2019-01-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测的缝洞型油藏串珠状反射特征识别方法，本发明采用最新的深度学习目标检测技术来自动识别串珠状反射特征，针对岩缝洞型储集层高产不稳产、预测准确率低的难题，在地震多源数据管理基础上，使用“米”字剖切方法生成剖面，本发明从相似的地震串珠状反射特征入手，采用Faster R-CNN目标检测和深度学习技术训练得到串珠状反射特征自动识别模型，得到缝洞型油藏油气储层空间分布场，明确储集单元的含油气规模，相较于原有的人工识别方法，减少人工参与，提高识别精度。
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