公开(公告)号：CN119782734A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411832252.0

申请日：2024-12-12

Applicant: 中海石油(中国)有限公司深圳分公司

Inventor： 徐长贵 ,  高阳东 ,  刘杰 ,  徐乐意 ,  朱焱辉 ,  肖张波 ,  李振升 ,  敖威

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/24 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提出一种基于启发式卷积神经网络的渗透率预测方法，该方法通过对地质勘探数据进行岩性解释分析，以获取包括第一岩石物理弹性参数和孔隙度参数的砂岩样本集；并将砂岩样本集的参数进行相关性分析，以获取包括第二岩石物理弹性参数和渗透率参数的高孔砂岩样本集；将第二岩石物理弹性参数和渗透率进行相关性分析，以获得包括第三岩石物理弹性参数、剪切Lee因子参数和渗透率的敏感参数组合集；将敏感参数组合集的剪切Lee因子参数和渗透率参数进行交汇分析，根据剪切Lee因子参数与渗透率参数的关系，得到分类标准；将分类后的样本输入预测渗透率模型，得到最终的预测渗透率数据。本发明通过引入剪切Lee因子参数，便于渗透率的预测。