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公开(公告)号：CN120012539A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411842711.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于CO2地质封存技术领域，具体涉及一种预测CO2地质封存盖层破裂、储层突破后CO2泄漏的方法，本发明通过建立CO2封存模型，模拟不同CO2注入量下的封存过程，通过机器学习将盖层内的应变和压力分别与覆盖层内的气体饱和度和储层内的气体饱和度建立关联关系，证明CO2注入量和应变、压力响应之间的相关性，表明应变、压力监测可以跟踪CO2注入的过程，为安全注入提供保障，并减轻地质力学效应造成的CO2泄漏风险。本发明操作方便，在机器学习完成后，将训练好的模型部署到生产环境中，仅需通过电脑处理DAS监测的数据即可完成CO2泄漏的判别，实现提前发现盖层破裂、储层突破问题和确定相应位置。
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公开(公告)号：CN116930301A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310292837.7
申请日：2023-03-22
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于检测C6‑C8的电子倍增器的校正方法，属于电子倍增器技术领域，包括将检测器得出的各组分的测量信号值输入标准曲线公式计算出测量浓度值S；根据电子倍增器的运行时间t，根据电子倍增器的衰减趋势方程计算出信号值衰减率A；根据校正公式计算出各组分的校正浓度值Y；判断电子倍增器的放大倍数是否低于放大倍数参考值，若不是，返回继续对气体进行进样分析；若是，通过质谱调谐功能调整电子倍增器的电压，调整调谐参考离子的信号值，返回继续对样本进行进样分析。本发明一种用于检测C6‑C8的电子倍增器的校正方法，能在测试工作中及时补偿电子倍增器的信号衰减带来的测量误差，并且不需要中止运行状态。
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公开(公告)号：CN116792079A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310646249.9
申请日：2023-06-02
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
Abstract: 本发明公开了油气勘探开发领域的基于多组分气测系统的气油比定量预测模型构建方法，S1，根据随钻测井采集到的储层流体数据与Flair流体测井采集到的高级泥浆气数据建立两者之间的相关性关系；S2，利用储层流体数据，建立基于BP神经网络的气油比定量预测模型；S3，对钻井时记录的高级泥浆气数据的原始数据进行校验预处理；S4、根据校验后高级泥浆气数据，利用Flair技术测量的C1‑C8、C6H6、C7H8、C7H14组分参数特征来建立GOR定量预测模型；S5、将同一深度高级泥浆气数据的GOR预测值与储层流体数据的测量已知的真实值进行比较，验证模型准确性。本发明提供的方法，能够充分利用C1‑C8、C6H6、C7H8、C7H14烃组分含量，建立轻、中、重烃组分相对含量的派生参数来预测气油比，从而提高气油比预测的精确度。
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公开(公告)号：CN116756679A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310570474.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的随钻潜山地质模式判识方法，属于石油勘探开发技术领域，包括以下步骤：S1、数据的收集与处理；S2、利用逐步回归分析法优选录井元素参数和钻井工程参数；S3、构建基于LightGBM算法的多参数融合技术在随钻潜山地质模式判识模型，即LightGBM算法模型；通过上述方式，本发明方法利用录井元素数据与钻井参数相结合，采用逐步回归分析法优选敏感参数，通过LightGBM算法建立地质模型判识模型，相比于传统方法判识速度更快，准确率更高；该方法可为现场高效勘探开发决策提供有力的依据，有利于推动油气藏勘探开发进程。
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公开(公告)号：CN116593247A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310467543.3
申请日：2023-04-27
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于流体录井的钻井液萃取装置，包括：钻井液萃取装置、泵组件和钻井液汲取探头等重要部件。通过带有清洁浆的钻井液汲取探头吸取钻井液，配有液位传感器的保证始终浸没在新鲜循环钻井液中，实现检测条件稳定性；高钻速单向电机在萃取室内实现钻井液和气体分离；泵组件配置蠕动泵，保持特定的功率，实现定量脱取钻井液；加热器装置和辅助加热装置，可对水基钻井液加热至70℃，油基钻井液加热至90℃，实现对液态的重质成分(C6—C8烃类)进行萃取的功能；齿轮箱实现蠕动泵、萃取室内叶片转动和清洁桨三个机械组件传动效果；配置多种传感器，解决过度加热存在的安全风险。由此，实现了钻井过程中录井设备的快速安装的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115908890A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211192092.9
申请日：2022-09-28
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/54 , G06V10/50 , G06F18/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/35 , E21B49/00
Abstract: 本发明提供了结合图像识别与光谱分析的含水岩石智能岩性识别方法，包括步骤1：获取原始随钻岩屑图像与岩石红外光谱数据；步骤2：对原始岩屑图像进行图像预处理；步骤3：进行岩屑样品图像特征提取并进行归一化处理；步骤4：使用Filter法对含水岩石光谱数据进行特征选择并进行归一化处理；步骤5：基于二重迁移特征融合卷积神经网络，结合岩屑样品图像特征与岩石光谱数据构建岩屑特征分析模型；步骤6：结合岩屑特征与岩石光谱数据建立岩性模板库；步骤7：进行岩性判别。本发明能更准确地在录井过程中进行岩性识别，提高油气资源的勘探开发效率。
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公开(公告)号：CN115875029A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211486581.5
申请日：2022-11-25
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
IPC: E21B49/00 , G06F18/23213 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于随钻录井分形维数的潜山储层物性评价方法，基于随钻工程录井参数计算机械比能，并对机械比能数据进行预处理，剔除零点和异常数据；基于K‑means聚类算法，按照钻井深度序列对机械比能进行聚类分析，聚类后的机械比能按照深度依次划分为不同数据组，基于聚类后的机械比能数据组，计算半变异函数，进而计算出不同层段的分形维数，最后依据储层性质分级标准，识别储层性质。该方法实现了利用工程参数录井，随钻实时的对储层性质作出快速、准确评价，对提前完钻、加深钻进、中途测试等决策，确保勘探发现、提高作业效率、降低作业成本具有指导意义。
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公开(公告)号：CN115618722A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211191364.3
申请日：2022-09-28
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种基于改进极限学习机的钻具刺漏识别方法，本发明公开了一种基于改进极限学习机的钻具刺漏识别方法，能够准确识别出钻进时期的钻具刺漏。通过分析钻进时期的立管压力、钻井液入口流量、转盘扭矩、转盘转速、钻井液出口流量数据。采用基于人工鱼群改进的极限学习机网络能快速准确识别出钻进时期的钻具刺漏，为现场作业人员做出决定提供参考。
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公开(公告)号：CN109594981B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201811514406.6
申请日：2018-12-12
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测量井下分层产量的方法，包括：步骤一、关闭油井，利用井下设备的光纤传感器测量出地温梯度曲线；步骤二、开井流动，利用井下设备光纤传感器和光纤压力传感器对井下温度数据和井下压力数据进行采集，并将采集到的井下温度数据和井下压力数据通过地面光缆传输到井上处理设备中，同时地面计量稳定状态下的油气水产量；步骤三、利用检测到的井下点节点压力与温度值，从地温梯度曲线和井下温度数据之间温度差反演计算出各层流体产出量；步骤四、得到井下位置的流体温度和流体产量的关系式，本发明通过测量井下分层温度、井下地温梯度曲线和井下压力反演计算得到井下分层油气产量，实现定点测量，检测效率高。
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公开(公告)号：CN114357852A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111338932.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 中法渤海地质服务有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06F111/10
Abstract: 一种基于长短期记忆神经网络和粒子群优化算法的分层注水优化方法，包括：确定数据集并将数据集划分为训练集和测试集；MDI方法分析各个注水层段对油井产液量贡献的重要程度，筛选出影响油井产液量主要注水层段；筛选出影响油井产液量的主要注水层段后，对各个注水层段的注水量进行归一化处理；LSTM模型的搭建、训练与验证，训练得到油井的LSTM模型；采用PSO算法优化各注水井分层注水量。本发明利用长短期记忆神经网络和粒子群优化算法克服传统的基于油藏数值模拟的分层注水优化方法存在的不足。
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