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公开(公告)号:CN112949719B
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202110236794.1
申请日:2021-03-03
Applicant: 中国石油大学(华东) , 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的试井解释代理模型生成方法,包括:根据已有压力数据绘制试井曲线;调整试井曲线的图像尺寸;对试井曲线的图像上所有像素点进行采样,将小于给定阈值的像素点设定为白色,大于给定阈值的像素点设定为黑色,从而将试井曲线从图像上凸显出来;在图像上设两条边长度均为1单位长度,每个像素都离散为一个[0,1]区间内的坐标,记录坐标作为下一步模型训练的输入数据。配置GAN生成式对抗网络;将记录数据输入模型进行训练,得到试井解释代理模型。本发明的优点是:为神经网络模型的应用提供了数据准备,使小样本数据具备了训练神经网络模型的可行性,能够生成更加真实的代理模型数据。
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公开(公告)号:CN117950017A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202211294533.6
申请日:2022-10-21
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种储层预测参数融合方法及装置,所述方法包括步骤:获取储层的地质数据;通过所述地质数据建立所述储层的响应特征模型;提取所述储层的地球物理信息;根据所述地球物理信息计算所述储层的振弧属性;根据所述振弧属性生成所述储层的地震属性图。本发明提供的一种储层预测参数融合方法及装置适用于各类岩性油藏,应用前景广阔,对油藏勘探与开发具有十分重要的意义;可提高储层预测精度,能够有效地提高储层预测精度以及新井钻遇储层的成功率。
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公开(公告)号:CN117786920A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202211153593.6
申请日:2022-09-21
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种油藏压力预测方法、装置、设备及可读存储介质,所述方法包括:获取水侵量计算公式、油藏亏空体积计算公式、原始地层压力和在不同时间点下的地层压降;利用油藏亏空体积计算公式和在不同时间点下的地层压降计算得到地层压降与油藏亏空体积之间的关系式;利用水侵量计算公式、油藏亏空体积计算公式和地层压降与油藏亏空体积之间的关系式计算得到在不同时间点下的油藏亏空体积;基于原始地层压力、水侵量计算公式和在不同时间点下的油藏亏空体积计算得到在不同时间点下的平均地层压力。本发明通过将计算油藏压力所需参数与时间联系起来,从而预测任意时间的水侵油藏压力,为钻井工程泥浆密度选择及油藏工程采收率计算提供了参考。
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公开(公告)号:CN116299685A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202111528703.8
申请日:2021-12-14
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种薄层结构高分辨率地震表征方法及装置,涉及油气勘探的技术领域,具体包括如下步骤:获取地震数据S以获取地震子波w(t),获取测井反射系数序列ξ(t)以获取测井反射系数子段ξi(t),并生成测井反射系数字典矩阵F;基于测井反射系数字典矩阵F、地震数据S、地震数据S构建地震反演目标函数,并利用非线性交错迭代方法求解地震反演目标函数,以获取反射系数向量R;获取期望地震子波基于期望地震子波与反射系数向量R进行褶积运算以获取薄层结构表征地震数据G。通过本发明提供的方法和装置可以以缓解现有技术中地震数据处理方法中为提高分辨率而使有效频带过窄,不能很好地对薄层结构地震进行表征的技术问题。
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公开(公告)号:CN115688958A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202110869107.X
申请日:2021-07-30
Applicant: 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种夹层分布的预测方法、装置和计算机设备,属于油气开发技术领域。本申请实施例提供了一种夹层分布的预测方法,该方法以多种类型夹层的夹层分布数据、多种类型夹层的分布训练图像和每种类型夹层的分布概率图像为约束数据来预测工区内多种类型夹层的空间分布,由于在进行预测时受到了多种数据的约束,因此,预测结果的连续性好,从而提高了预测的准确率。
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公开(公告)号:CN112949719A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110236794.1
申请日:2021-03-03
Applicant: 中国石油大学(华东) , 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的试井解释代理模型生成方法,包括:根据已有压力数据绘制试井曲线;调整试井曲线的图像尺寸;对试井曲线的图像上所有像素点进行采样,将小于给定阈值的像素点设定为白色,大于给定阈值的像素点设定为黑色,从而将试井曲线从图像上凸显出来;在图像上设两条边长度均为1单位长度,每个像素都离散为一个[0,1]区间内的坐标,记录坐标作为下一步模型训练的输入数据。配置GAN生成式对抗网络;将记录数据输入模型进行训练,得到试井解释代理模型。本发明的优点是:为神经网络模型的应用提供了数据准备,使小样本数据具备了训练神经网络模型的可行性,能够生成更加真实的代理模型数据。
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