储层参数预测

作品数：46被引量：267H指数：10
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相关机构：中国石油大学（华东）成都理工大学中国石油大学（北京）中国石油更多>>
相关期刊：《石油地球物理勘探》《地球物理学报》《特种油气藏》《物探与化探》更多>>
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基于迁移学习的非均质储层参数预测方法
《特种油气藏》2024年第5期59-66,共8页高国海 王欣 蒋薇 王永生 张恩莉 周燕 李亮 
国家自然科学基金优秀青年基金“页岩气多尺度非线性渗流力学”(52222402);西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室开放性研究课题“面向油气产量预测的非平稳时间序列模型构建及应用”(PLN 2022-33)。
针对传统储层参数预测方法常忽略渗流机理和参数相关性的问题,提出了一种融合渗流理论与迁移学习的储层参数预测模型。通过SMOTE过采样算法,有效处理了样本不均衡问题;利用随机森林算法建立了岩性及渗流能力判别模型,为储层参数预测提...
关键词：储层参数预测 迁移学习 SMOTE 随机森林 神经网络 
岩石物理建模引导的低渗储层参数预测方法被引量：1
《煤田地质与勘探》2024年第8期187-197,共11页汪锐 李芳 刘仕友 孙万元 李松龄 黄晟 
中海油有限公司“十四五”重大科技项目(KJGG2022-0404)。
【背景】准确预测储层参数对地下储层表征、气藏模式构建、产能释放及流体运移理解具有关键意义。传统基于岩心测量或数学−岩石物理建模的方法受限于弹性参数反演结果的多解性和低精度,难以满足现代勘探需求。【目的和方法】为提升低渗...
关键词：深度学习 储层参数预测 标签数据构建 低渗储层 岩石物理建模 
基于虚拟样本生成的致密砂岩储层参数预测
《矿产与地质》2024年第1期195-204,共10页韩旭东 张广智 刘飞 郭彦民 刘太伟 杜磊 朱孔斌 徐帅 
国家自然科学基金项目(编号:42074136,U23B6010);国家科技重大专项(编号:2016ZX05002-005);中国石油大学(华东)研究生创新基金(编号:YCX2020014)等共同资助。
由于孔渗统计回归和测井解释方法在致密砂岩储层参数预测中表现不佳,人工智能方法被广泛应用于致密砂岩储层参数预测中。然而,可用的岩心数据很难满足人工智能大量学习样本的要求。因此,提出了基于高斯混合模型的虚拟样本生成方法,以解...
关键词：储层参数预测 高斯混合模型 虚拟样本生成 深度学习 
基于粒子群优化的相关向量机算法的井震联合储层参数预测与不确定性评估被引量：1
《石油地球物理勘探》2023年第6期1436-1445,共10页代仕明 李敏 唐金良 朱童 李京南 胡华锋 
国家自然科学基金项目“海相深层油气富集机理与关键工程技术基础研究”(U19B6003)资助。
目前有岩石物理、地质统计学及地震多属性三类方法预测孔隙度和饱和度。第一类应用广泛且物理意义明确,但预测结果具有一定局限性。第二类可以获得较常规方法分辨率更高的预测结果,但在构造复杂区域预测储层参数存在一定困难。第三类中...
关键词：储层参数 地震属性 PSO RVM 变异系数 不确定性评估 
测量成果的整理、解释
《中国石油文摘》2022年第6期60-65,共6页
P631.84基于多任务学习的测井储层参数预测方法[刊]/邵蓉波,肖立志……//地球物理学报.—2022,65(5).—1883~1895。基于多任务神经网络模型,提出一种多任务测井储层参数预测方法,利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行...
关键词：多任务学习 地球物理学报 储层参数预测 测量成果 预测模型 测井数据 多任务模型 单任务 
基于双向长短期记忆神经网络的储层孔隙度预测方法研究被引量：10
《地球物理学进展》2022年第5期1993-2000,共8页刘俊 曹俊兴 丁蔚楠 周鹏 程明 
国家自然科学基金项目(42030812,41974160,41430323);中国石化科技部项目(P20055-6)联合资助。
孔隙度作为重要的储层物性参数之一,在储层评价中发挥着重要作用,因此,寻找一种低成本、高效的方法获取高精度的孔隙度成为了储层评价的重要课题.由于测井参数和孔隙度之间复杂的非线性映射关系和时序性特点,本文提出了一种基于双向长...
关键词：储层参数预测 深度学习 孔隙度 循环神经网络 双向长短期记忆神经网络 时序数据 
基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究被引量：17
《地球物理学报》2022年第2期796-808,共13页邵蓉波 肖立志 廖广志 周军 李国军 
国家重点研发计划(2019YFA07083);中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-03)联合资助。
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱...
关键词：机器学习 迁移学习 地球物理测井 储层参数 预测 
基于大数据分析的储层参数预测——以吉木萨尔芦草沟组页岩油为例被引量：1
《国外测井技术》2021年第4期35-39,共5页雷祥辉 李映艳 彭寿昌 邓远 徐东升 
吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组页岩油具有“源储共生”的赋存特征,油层和隔夹层呈高频互层,利用常规测井进行孔隙度、饱和度等参数计算存在较大误差。为提高储层参数测井解释精度,利用大数据分析技术,通过数据深度挖掘,建立核磁储层参数...
关键词：大数据分析 储层参数 预测 页岩油 
基于KICA属性优化的支持向量机储层参数预测被引量：3
《物探与化探》2021年第4期990-997,共8页王维强 
中国地质调查局地质调查项目(DD20190128)。
为提高储层参数预测的精度,提出一种基于核独立分量分析(KICA)属性优化的支持向量机储层参数预测技术,KICA属性优化技术充分体现属性信息的非线性关系与高阶统计特性,提取出相互统计独立的反映地下储层参数的储层信息。支持向量机技术...
关键词：核独立分量分析 地震属性优化 支持向量机 储层参数 预测 
基于机器学习勘探资源评价方法的应用被引量：1
《计算机与网络》2020年第20期46-47,共2页宋歌 
本文以储集层含油气作为研究对象,用机器学习为基于测井解释的储层评价提供了一种自动有效的方法,提出了测井储层评价的机器学习框架,并在2个测井数据集上对其性能进行了验证。实验结果表明,测井解释结论与试油结果一致,与传统的评价方...
关键词：测井解释 石油勘探开发 储层评价 储层参数预测 储层分类 地质数据 测井数据 机器学习 
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