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公开(公告)号：CN118673895A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310251880.9
申请日：2023-03-16
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: G06F40/20 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的一种自注意力机制的动态调整方法及系统，所述动态调整方法包括：设计动态调整窗口函数，用于采用注意力机制计算；动态调整自注意力机制在Transformer架构中的实现方式，控制离查询值距离不同的注意力权重。通过窗口调整函数，注意力机制计算时不必计算全局的变量，只需要计算合适范围内的值。在对模型性能损失较小的前提下降低模型的复杂度，使得模型能够处理更长的文本输入。
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公开(公告)号：CN114693832A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011471532.5
申请日：2020-12-14
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物探研究院
Abstract: 本发明提供一种基于小数据流量更新的移动端实时录井图绘制方法，包括：建立通用的录取数据获取服务，采用参数传递的方式进行移动端调用；当查看的是录井图的实时数据时，记录移动端显示的实时录井图的最后一点对应的数据中的井深字段值为HL，并发送给服务端；服务器获取最新实时录井数据，将井深字段值HN与客户端请求的参数中井深字段值为HL进行对比；当HN＞HL时，服务端向移动端实时录井数据库中产生的新的数据变化；移动端对新增数据进行增量绘制。该方法能够节约客户端的数据流量，提高实时录井图的绘制效率，保障用户操作中的显示平顺性，缩短甚至避免用户在移动端的等待绘制时间，提升移动端录井图的使用体验。
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公开(公告)号：CN109003285A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810855345.3
申请日：2018-07-30
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物探研究院
Abstract: 本发明提供了一种自动识别地质等值线图中断层的方法，该自动识别地质等值线图中断层的方法包括：步骤1，对地质等值线图进行预处理；步骤2，对二值化图进行细化、跟踪；步骤3，在二值化的图中，计算所有跟踪到的线的线宽，根据断层线的下降盘和等值线的线宽不同，识别出地质等值线图中的断层线下降盘；步骤4，根据等值线图中断层下降盘和上升盘包围形成一个空白区域这一特性，由已知的断层线下降盘识别出对应的上升盘。该自动识别地质等值线图中断层的方法充分利用了地质等值线图中断层的性质，能够自动地识别图中的断层，可以应用到生产实践中的断层识别工作。
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公开(公告)号：CN116542345A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210071195.3
申请日：2022-01-21
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物探研究院
IPC: G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06N3/042 , G06N3/08 , E21B47/00
Abstract: 本发明提供一种用于测井岩性预测的机器学习模型训练方法，该用于测井岩性预测的机器学习模型训练方法包括：步骤1：基于专家经验选择测井数据特征曲线；步骤2：基于专家经验衍生测井数据特征曲线；步骤3：基于专家经验对标签进行检查和合并；步骤4：进行数据常规处理；步骤5：进行数据划分；步骤6：进行模型的选择；步骤7：进行模型的训练、调优与保存。该用于测井岩性预测的机器学习模型训练方法通过基于专家经验的数据预处理方法，增加原始数据的可用性，结合专家经验和机器学习结果进行模型训练和调优，实现测井曲线岩性预测模型准确率的提高。
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公开(公告)号：CN109003285B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201810855345.3
申请日：2018-07-30
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物探研究院
Abstract: 本发明提供了一种自动识别地质等值线图中断层的方法，该自动识别地质等值线图中断层的方法包括：步骤1，对地质等值线图进行预处理；步骤2，对二值化图进行细化、跟踪；步骤3，在二值化的图中，计算所有跟踪到的线的线宽，根据断层线的下降盘和等值线的线宽不同，识别出地质等值线图中的断层线下降盘；步骤4，根据等值线图中断层下降盘和上升盘包围形成一个空白区域这一特性，由已知的断层线下降盘识别出对应的上升盘。该自动识别地质等值线图中断层的方法充分利用了地质等值线图中断层的性质，能够自动地识别图中的断层，可以应用到生产实践中的断层识别工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108873706B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810855374.X
申请日：2018-07-30
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物探研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法，该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法包括：步骤1，进行基于深度神经网络的圈闭评价数据表示；步骤2，进行专家评价的因子描述；步骤3，进行基于深度神经网络的圈闭评价算法设计。该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法充分利用了数据量较大时，直接的统计显然无法表达深层的变化的特性，在很大程度上提高了遴选专家的准确率，可以开展进行圈闭评价实践中的专家推荐工作。
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公开(公告)号：CN111382914A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811610199.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 中国石油大学(华东) , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院 , 中国石油化工股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于油气田圈闭评价的多模式群体决策方法，该用于油气田圈闭评价的多模式群体决策方法包括：步骤1，制定合理的会议模式；步骤2，生成合理的专家评价数据；步骤3，计算决策一致性得出决策结果；步骤4，根据结果判定决策的有效性。该用于油气田圈闭评价的多模式群体决策方法整体评价流程操作简单、复杂度低、效率高，特别适合油气田圈闭数据的线上评价工作的开展。
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公开(公告)号：CN109002927A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810855341.5
申请日：2018-07-30
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物探研究院
Abstract: 本发明提供一种基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法，该基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法包括：步骤1，获取递归神经网络的基础数据；步骤2，将基础数据进行预处理，得到初步处理的基础数据；步骤3，利用基础数据之间的内在联系，产生递归神经网络建模需要的集成化数据；步骤4，通过上述数据作为递归神经网络的训练数据，得到可供预测的递归神经网络模型；步骤5，在递归神经网络模型中输入预测年度基础数据，产生预测输出。该基于递归神经网络的油田勘探储量预测方法摒弃传统的人为设计预测方程的弊端，利用计算机从大量的历史数据中学习出最适合于该储量数据的预测模型，实现对于油田勘探储量的精确预测。
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公开(公告)号：CN108873706A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810855374.X
申请日：2018-07-30
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物探研究院
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法，该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法包括：步骤1，进行基于深度神经网络的圈闭评价数据表示；步骤2，进行专家评价的因子描述；步骤3，进行基于深度神经网络的圈闭评价算法设计。该基于深度神经网络的圈闭评价智能专家推荐方法充分利用了数据量较大时，直接的统计显然无法表达深层的变化的特性，在很大程度上提高了遴选专家的准确率，可以开展进行圈闭评价实践中的专家推荐工作。
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公开(公告)号：CN118674082A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310251877.7
申请日：2023-03-16
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: 本发明提供的一种基于模型融合的油田产油量预测方法包括：利用不同子模型对局部特征信息的表达程度不同，对它们的拟合结果进行整合，来实现对所有测井深度点特征的提取，避免了已有方法中存在的局部侧重缺陷，解决实际工程中油田试油日产油量预测遇到的技术难题。
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