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公开(公告)号：CN112559957B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011284106.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种渗透率计算方法和装置，该方法包括：获取第一常规测井数据和多个局部最优渗透率计算模型；局部最优渗透率计算模型是利用机器学习算法对包含测井数据和岩心渗透率数据的样本集进行训练时通过K‑Fold交叉验证筛选出的渗透率计算模型；将第一常规测井数据输入多个局部最优渗透率计算模型，在不同随机数种子下由多个局部最优渗透率计算模型输出多条渗透率预测曲线；从中筛选出最终渗透率预测曲线；通过质量评估算法确定最终渗透率预测曲线的质量等级；根据评定的质量等级对最终渗透率预测曲线进行相应校正。通过该实施例方案，实现了快速、准确地预测全井段测井渗透率，实现了对全井段各深度点渗透率预测质量的评估。
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公开(公告)号：CN112559957A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011284106.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 中海油田服务股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种渗透率计算方法和装置，该方法包括：获取第一常规测井数据和多个局部最优渗透率计算模型；局部最优渗透率计算模型是利用机器学习算法对包含测井数据和岩心渗透率数据的样本集进行训练时通过K‑Fold交叉验证筛选出的渗透率计算模型；将第一常规测井数据输入多个局部最优渗透率计算模型，在不同随机数种子下由多个局部最优渗透率计算模型输出多条渗透率预测曲线；从中筛选出最终渗透率预测曲线；通过质量评估算法确定最终渗透率预测曲线的质量等级；根据评定的质量等级对最终渗透率预测曲线进行相应校正。通过该实施例方案，实现了快速、准确地预测全井段测井渗透率，实现了对全井段各深度点渗透率预测质量的评估。
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