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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：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：CN110347720B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910572781.4
申请日：2019-06-27
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: G06F16/2458 , G06F16/248 , G06Q10/06 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于流程化的压裂选井选层方法，包括：分析影响选井选层因素，建立选井选层数据库；进行压裂井数据综合查询，实现压裂井数据查询和多级筛选；进行压裂影响因素分析，实现影响因素相关性分析和统计分析；建立压裂效果评价图版，实现压裂效果快速定性预测；结合地质成果和工艺效果，实现压裂效果综合评价；利用定量预测算法，进行压裂效果的定量预测；建立符合不同地质体特征的措施井选井选层原则。该方法基于数据库系统，把地质与工艺紧密结合，提供了跨专业的分析评价工具，综合运用统计分析、快速预判、定量预测方法，提高了工艺针对性与成功率；将成熟技术程序化，实现了资源共享，为单井增产决策与工艺优化提供重要技术支持。
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公开(公告)号：CN109035411B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201810855371.6
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正演模拟的三维地层角点网格体元建模方法，包括：步骤1，将三维地质建模所需的原始数据进行数据加载及可视化；步骤2，通过地层界面校正方法将地层恢复到未发生构造活动时期的古沉积状态；步骤3，采用角点网格数据模型对地层进行网格剖分；步骤4，进行断层面的插值拟合；步骤5，利用获取到的构造运动时期的断层信息切割调整古沉积时期的角点网格体元模型。该基于正演模拟的三维地层角点网格体元建模方法能够消除建模过程中地质网格的畸变，保全模拟目标体的体积与距离信息，使地质网格忠实于复杂地层，精确地质统计得以实现，物性参数与三维地质网格有效融合，模型更加符合地质规律。
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公开(公告)号：CN109190318A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811286520.8
申请日：2018-10-31
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: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于时间度量的斜井井轨迹计算方法，包括：通过井数据获取斜井W的井眼坐标X、Y，通过井斜数据对采样点依次进行计算，得到当前采样点下更新后的斜井平面坐标X、Y及累积垂深；通过层位数据使用最小绝对值距离来精确匹配更新后的平面坐标X、Y所在地震道对应目标层位的时间t1；通过时深数据使用最小绝对值距离来精确匹配到达该深度所需的时间t2；比较t1和t2的大小，当t2≥t1时，此时的平面坐标X、Y即斜井在目标层位的真实坐标。该方法实现了以时间度量作为标准来进行斜井在目标层位的坐标校正，通过最小绝对值距离来精确匹配目标层位的地震道，为井筒数据和地震属性数据相关关系的研究提供准确的井坐标支持。
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Patent Agency Ranking
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：CN116517519A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210072347.1
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
Abstract: 本发明提供一种成熟探区中短期井位部署规划模型构建方法，包括：步骤1，根据探井钻井过程中的储层油气状况信息和相邻探井的约束，对探井成效和影响力进行分析；步骤2，根据探井成效和影响力分布对油气储集区域进行分析；步骤3，根据油气储集区域分析结果，对区域单井储量增长贡献及投资情况进行分析；步骤4，以储量增长预期和计划投资为约束条件，以目标规划法进行探井井位部署规划分析，制定探井井位部署规划方案。该成熟探区中短期井位部署规划模型构建方法进行区域储量增长预测，建立一种智能化、简单而实用的探井井位部署规划模型构建方法，并以之为根据提供探井井位部署规划参考方案。
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公开(公告)号：CN109190318B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811286520.8
申请日：2018-10-31
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时间度量的斜井井轨迹计算方法，包括：通过井数据获取斜井W的井眼坐标X、Y，通过井斜数据对采样点依次进行计算，得到当前采样点下更新后的斜井平面坐标X、Y及累积垂深；通过层位数据使用最小绝对值距离来精确匹配更新后的平面坐标X、Y所在地震道对应目标层位的时间t1；通过时深数据使用最小绝对值距离来精确匹配到达该深度所需的时间t2；比较t1和t2的大小，当t2≥t1时，此时的平面坐标X、Y即斜井在目标层位的真实坐标。该方法实现了以时间度量作为标准来进行斜井在目标层位的坐标校正，通过最小绝对值距离来精确匹配目标层位的地震道，为井筒数据和地震属性数据相关关系的研究提供准确的井坐标支持。
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公开(公告)号：CN110633868A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910902948.9
申请日：2019-09-24
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: 本发明公开了遗传算法优化神经网络进行探井试油层油气性质预测方法，使用遗传算法对BP神经网络模型的权重、偏置项和超参数进行了优化，解决了探井试油层油气水性质预测中单独使用神经网络算法预测效果不理想的问题，能快速对试油层的油气性质进行准确判断，提升了预测结果和实际试油结果的吻合率，该方法计算简单，在大数据智能预测方面有广泛的借鉴作用。
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公开(公告)号：CN115689318A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110841153.9
申请日：2021-07-23
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: G06Q10/0639 , G06Q50/10 , G06F16/27 , G06F21/64
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的数据服务价值评估方法，该基于区块链的数据服务价值评估方法包括：步骤1，登记数据服务提供方和数据服务使用方信息，设计数据服务价值评估指标；步骤2，数据服务提供方注册数据服务；步骤3，数据服务提供方发布数据服务；步骤4，数据服务使用方调用数据服务；步骤5，计算数据服务价值；步骤6，进行数据服务价值发布。该基于区块链的数据服务价值评估方法实现了去中心化的数据服务价值评估，采用区块链技术，使数据服务的注册及使用历史记录可追溯、不可篡改，充分体现数据服务的客观真实价值，同时也可有效降低数据服务价值管理的工作强度，提高效率。
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