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公开(公告)号：CN118965854A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310555775.4
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种超声波在湖相碳酸盐岩中传播的数值模拟方法和模拟装置，该超声波在湖相碳酸盐岩中传播的数值模拟方法包括：步骤1，根据电镜扫描结果建立圆柱形岩石样品模型；步骤2，根据步骤1中建立的模型，建立声波方程描述其本构关系；步骤3，设置压电材料和线弹性材料的边界条件；步骤4，对岩石样品模型进行网格划分，使用有限元求解方程，从中获得波形传播使用的时间，最终计算声波速度。该超声波在湖相碳酸盐岩中传播的数值模拟方法和模拟装置在保证计算精度的情况下，大幅度减少预测结果与实验结果的误差；大幅度减少实验成本，提高科学研究的效率，具有重要的科学意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118962792A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310543910.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明提供一种基于测井曲线的砂砾岩母岩类型概率判别方法，该基于测井曲线的砂砾岩母岩类型概率判别方法包括：步骤1，优选砂砾岩母岩类型敏感测井曲线；步骤2，进行测井曲线处理；步骤3，建立母岩类型测井数值样本数据；步骤4，确定样本数据各类母岩存在空间范围S；步骤5，提取各类母岩样本数据空间存在概率系数P；步骤6，计算各类母岩存在概率PP；步骤7，计算确定砂砾岩母岩类型。该基于测井曲线的砂砾岩母岩类型概率判别方法解决了判识类型归属重叠的问题，为复杂砂砾岩的储层对比、期次划分、物源分析、物性预测等提供重要参考依据，具有良好的应用效果和推广前景。
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公开(公告)号：CN118962787A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310543897.1
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
Abstract: 本发明涉及油气勘探技术领域，具体涉及一种基于高密度资料的分方位分频岩性反演方法。所述方法包括以下步骤：基于沉积相展布规律进行分方位地震数据叠加处理；根据研究区重点井目的层砂岩厚度，明确目的砂岩优势调谐频率，开展地震分频处理；敏感岩性曲线分析，对不同方位数据分别开展敏感岩性曲线分频反演；以实钻井砂岩厚度分布为约束，将不同方位分频反演结果融合，得到砂岩分布预测结果。本发明能够解决现有分频岩性反演方法不考虑宽方位高密度资料方位角信息丰富的问题，达到了提高储层预测精度的效果。
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公开(公告)号：CN118938312A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310531952.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
Abstract: 本发明涉及地球物理反演及油气储层预测领域，具体涉及一种基于分数阶全变分的湖相碳酸盐岩叠前裂缝预测方法。所述方法包括以下步骤：将地震数据进行预处理获取待反演参数的初始模型；构建基于分数阶全变分的叠前弹性参数正演模型和目标函数；结合交替方向乘子法、梯度为零取极值以及特征值分解对所述对数矩阵进行反演更新；根据杨氏模量、泊松比和密度与弹性三参数对数矩阵Li+1的关系获得杨氏模量、泊松比和密度；对杨氏模量、泊松比反演结果按层位切片，得到裂缝预测结果。本发明采用分数阶全变分建立稀疏正则化项并构建叠前弹性三参数地震反演的目标函数，提高反演结果的精度和稳定性，从而提高裂缝预测精度。
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公开(公告)号：CN118962794A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310552568.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明提供一种基于差分进化极限学习机的湖相碳酸盐岩裂缝预测方法，包括：步骤1：对地震资料进行预处理并获取用于训练的地震属性；步骤2：根据地震属性提取训练样本，标定每种属性的裂缝发育程度，构建训练集；步骤3：利用极限学习机得到初始的输出权值矩阵；步骤4：利用自适应差分进化算法对种群个体进行变异和交叉操作，更新输出权值，并根据最终权值得到裂缝发育程度的预测结果。该基于差分进化极限学习机的湖相碳酸盐岩裂缝预测方法解决了现有基于极限学习机的湖相碳酸盐岩裂缝预测方法中输入权值和隐层偏置为随机赋值造成的裂缝预测结果不稳定的问题，达到了提高裂缝预测精度的效果。
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公开(公告)号：CN118938308A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310515820.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明提供一种基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法，包括：步骤1，进行叠前三参数非线性反演；步骤2，提取AVO属性；步骤3，基于三参数小波变换提取地震数据的瞬时振幅和瞬时频率属性；步骤4，将上述反演提取的七种属性和测井孔隙度曲线作为网络训练数据，构建样本集；步骤5，利用训练样本训练修正U‑net网络，获得孔隙度预测网络模型。该基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法充分的利用地震数据，从不同的理论角度挖掘储层物性反映在地震数据中的特征信息，并利用修正U‑net网络强大的非线性拟合能力学习多种地震属性与储层孔隙度之间的复杂映射关系，从而实现孔隙度的智能预测。
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