-
公开(公告)号：CN115203970B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210925841.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本文提供一种基于人工智能算法的成岩参数预测模型训练方法和预测方法，包括获取多个成岩作用样本，多个成岩作用样本均包括成岩条件参数和根据成岩条件参数演化得到的实际成岩参数；根据成岩作用样本和成岩条件参数的总维度，构建成岩参数预测初始模型；利用成岩作用样本训练成岩参数预测初始模型，直至成岩参数预测初始模型得到的成岩参数预测值与实际成岩参数的误差在预设误差范围内或成岩参数预测值达到预设准确率时，得到训练好的成岩参数预测模型。本方法能够根据已有的成岩作用样本训练得到成岩参数预测模型，从而解决成岩参数预测计算量大、不确定性强、误差大，进而导致储层评价精度低，限制了油气勘探的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114547914B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210323815.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06V10/74 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本说明书公开了确定流体与岩石相互反应过程的方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取通过流体与岩石相互反应得到的实测数据集合和相互反应过程中的条件参数；从岩石中目标矿物的比表面积取值范围内选取多个比表面积值，并对每个比表面积值执行如下操作：根据比表面积值和条件参数执行数值模拟方法得到模拟数据集合，并计算模拟数据集合与实测数据集合之间的相似度；将最高相似度对应的比表面积值作为目标比表面积；根据目标矿物的目标比表面积、条件参数执行数值模拟方法得到目标流体样本与目标岩石样本的相互反应过程。本方案能够精确地确定目标矿物的比表面积，得到准确的相互反应过程，从而根据该相互反应过程进行地质勘探的结果会更准确。
-
公开(公告)号：CN114547914A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210323815.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06V10/74 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本说明书公开了确定流体与岩石相互反应过程的方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取通过流体与岩石相互反应得到的实测数据集合和相互反应过程中的条件参数；从岩石中目标矿物的比表面积取值范围内选取多个比表面积值，并对每个比表面积值执行如下操作：根据比表面积值和条件参数执行数值模拟方法得到模拟数据集合，并计算模拟数据集合与实测数据集合之间的相似度；将最高相似度对应的比表面积值作为目标比表面积；根据目标矿物的目标比表面积、条件参数执行数值模拟方法得到目标流体样本与目标岩石样本的相互反应过程。本方案能够精确地确定目标矿物的比表面积，得到准确的相互反应过程，从而根据该相互反应过程进行地质勘探的结果会更准确。
-
公开(公告)号：CN115732041A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211561733.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本文涉及二氧化碳捕获量预测模型构建方法、智能预测方法及装置，包括：利用第一训练样本数据集，训练第一初始模型，得到第一碳储量预测模型；第一训练样本数据集包括：地层参数样本集及某一时间节点对应的地层二氧化碳捕获量标签数据集；获取第一碳储量预测模型的输出数据，得到二氧化碳捕获量；根据地层参数样本集及二氧化碳捕获量，确定第二训练样本数据集；将第二训练样本数据集输入基于LSTM的第二初始模型，得到第二初始模型输出的二氧化碳捕获量初始预测值；根据损失函数、二氧化碳捕获量初始预测值及第二训练样本，训练第二初始模型，构建二氧化碳捕获量预测模型。本方案快速准确得到不同时间的地质二氧化碳捕获量，效率高、时效性强。
-
公开(公告)号：CN115732041B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202211561733.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本文涉及二氧化碳捕获量预测模型构建方法、智能预测方法及装置，包括：利用第一训练样本数据集，训练第一初始模型，得到第一碳储量预测模型；第一训练样本数据集包括：地层参数样本集及某一时间节点对应的地层二氧化碳捕获量标签数据集；获取第一碳储量预测模型的输出数据，得到二氧化碳捕获量；根据地层参数样本集及二氧化碳捕获量，确定第二训练样本数据集；将第二训练样本数据集输入基于LSTM的第二初始模型，得到第二初始模型输出的二氧化碳捕获量初始预测值；根据损失函数、二氧化碳捕获量初始预测值及第二训练样本，训练第二初始模型，构建二氧化碳捕获量预测模型。本方案快速准确得到不同时间的地质二氧化碳捕获量，效率高、时效性强。
-
公开(公告)号：CN115203970A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210925841.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本文提供一种基于人工智能算法的成岩参数预测模型训练方法和预测方法，包括获取多个成岩作用样本，多个成岩作用样本均包括成岩条件参数和根据成岩条件参数演化得到的实际成岩参数；根据成岩作用样本和成岩条件参数的总维度，构建成岩参数预测初始模型；利用成岩作用样本训练成岩参数预测初始模型，直至成岩参数预测初始模型得到的成岩参数预测值与实际成岩参数的误差在预设误差范围内或成岩参数预测值达到预设准确率时，得到训练好的成岩参数预测模型。本方法能够根据已有的成岩作用样本训练得到成岩参数预测模型，从而解决成岩参数预测计算量大、不确定性强、误差大，进而导致储层评价精度低，限制了油气勘探的问题。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.02 seconds)
