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基于井震联合反演方法的泥页岩有机碳质量分数预测及应用被引量：7: 1; 作者张鲁川卢双舫 +3 位作者肖佃师黄文彪李进步郭思祺《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2015年第2期34-41,7,共8页; 针对含油气泥页岩有机非均质性强的特点,以松辽盆地南部小城子地区青山口组为例,提出利用井震联合反演方法预测有机碳质量分数的空间分布.该方法首先基于改进的Δlg R模型确定井剖面上有机碳质量分数的变化,分析有机碳质量分数与纵波阻... 展开更多; 关键词有机碳质量分数井震联合反演页岩油青山口组(K1qn) 松南小城子地区; 在线阅读下载PDF 职称材料

参数优选残差网络下的井震联合反演方法: 2; 作者郑杰文畅 +1 位作者谢凯盛冠群《电子测量技术》北大核心 2022年第12期168-174,共7页; 声波测井资料在层位标定和储层反演等工作中发挥着重要作用。然而受仪器设备、地质环境等条件的限制,实际得到的声波测井曲线常有失真现象。为了向油气藏勘探提供可靠的数据支持,提高储层预测的准确性,提出一种参数优选残差网络下的井... 展开更多; 关键词井震联合反演声波测井资料代价敏感损失函数残差网络智能反演模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

小样本卷积神经网络井震映射反演被引量：3: 3; 作者安振芳张进 +2 位作者张建中邢磊黄忠来《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期30-38,共9页; 针对常规卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在井少地区因无法获得大量测井数据而易于出现过拟合现象的问题,提出了一种小样本CNN井震映射反演方法。通过网络结构优化设计,选出了最佳的网络层数、卷积核大小、特征图规模... 展开更多; 关键词井震联合反演卷积神经网络小样本学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

天然气水合物储层反演及饱和度预测被引量：8: 4; 作者孟大江文鹏飞 +4 位作者张宝金张如伟李延赵斌沈尚峰《海洋地质前沿》 CSCD 2019年第11期43-51,共9页; 沉积物含天然气水合物后通常会引起速度的增加,与周围地层形成较大的波阻抗差异,利用地震波阻抗反演技术可识别出这种差异,从而预测天然气水合物的分布。测井资料具有较高的纵向分辨率,而地震资料横向分辨率较高,通过井震联合反演可获... 展开更多; 关键词天然气水合物井震联合反演储层反演岩石物理饱和度预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

江汉盆地西南缘复杂断块油藏预测: 5; 作者朱伟彭嫦姿魏福军《特种油气藏》 CAS CSCD 2005年第3期29-31,107-108,共5页; 复杂断块油藏预测一直是地球物理油藏预测方法中的难点。通过对地震资料的叠前时间偏移处理,提高复杂断块初始构造模型精度;利用井震联合反演、Stratimagic波形分析技术等特殊处理手段,提高地震数据对储层的分辨能力,对江汉盆地南岗构... 展开更多; 关键词复杂断块油藏油藏预测叠前时间偏移井震联合反演波形分析江汉盆地南岗构造; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于井震联合反演方法的泥页岩有机碳质量分数预测及应用被引量：7: 1; 作者张鲁川卢双舫肖佃师黄文彪李进步郭思祺; 机构中国石油大学(华东)非常规油气与新能源研究院; 出处《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2015年第2期34-41,7,共8页; 基金国家自然科学基金重点项目(41330313) 国家油气重大专项(2011ZX05007-001) 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(2014BSE28018); 文摘针对含油气泥页岩有机非均质性强的特点,以松辽盆地南部小城子地区青山口组为例,提出利用井震联合反演方法预测有机碳质量分数的空间分布.该方法首先基于改进的Δlg R模型确定井剖面上有机碳质量分数的变化,分析有机碳质量分数与纵波阻抗的相关性;然后根据测井评价和稀疏脉冲约束波阻抗反演数据分别求取垂向和水平变差函数;最后利用井震联合反演得到高分辨率有机碳质量分数数据体.结果表明,该方法可以有效预测青山口组有机碳质量分数空间分布,后验井检验反演结果与测井评价有机碳质量分数符合率达82.7%;参照页岩油资源分级评价标准,研究区青山口组页岩油主要富集于青一段,区域上分布在西部和城10井区.该方法为少井或勘探初期地区泥页岩有机碳质量分数的空间分布预测提供新思路,对页岩油勘探开发具有指导意义.; 关键词有机碳质量分数井震联合反演页岩油青山口组(K1qn) 松南小城子地区; Keywords total organic carbon content joint inversion of well logging and seismic data shale oil Qingshankou formation(K1qn) Xiaochengzi area of the southern Songliao basin; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名参数优选残差网络下的井震联合反演方法: 2; 作者郑杰文畅谢凯盛冠群; 机构长江大学电子信息学院长江大学计算机科学学院长江大学西部研究院长江大学电工电子国家级实验教学示范中心油气资源与勘探技术教育部重点实验室三峡大学计算机与信息学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2022年第12期168-174,共7页; 基金新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01A131) 湖北省自然科学基金(2021CFB119)项目资助。; 文摘声波测井资料在层位标定和储层反演等工作中发挥着重要作用。然而受仪器设备、地质环境等条件的限制,实际得到的声波测井曲线常有失真现象。为了向油气藏勘探提供可靠的数据支持,提高储层预测的准确性,提出一种参数优选残差网络下的井震联合反演方法,对失真的声波测井曲线予以重构。考虑到传统人工神经网络无法表达出井震间的强非线性关系,该方法以深度学习中的残差网络(ResNet)构建智能反演模型,通过网络设计、参数选择以及模型训练,找到井震间更好的映射表达。同时综合考虑测井曲线的特点与均方损失的不足,设计了一种代价敏感损失函数Fusion,进一步提高模型整体的反演精度。在真实地震数据和测井资料上展开实验,并与全连接神经网络(FCNN)和多元回归分析(MLR)的反演结果对比分析,表明所提方法反演的声波测井曲线精度更高,相关系数达到0.912,均方根误差减小到13.399。将所提Fusion损失用于反演声波测井曲线,相关系数增加了2.5%,均方根误差减小了17.4%。; 关键词井震联合反演声波测井资料代价敏感损失函数残差网络智能反演模型; Keywords well-to-seismic joint inversion acoustic logging data cost-sensitive loss function residual network intelligent inversion model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小样本卷积神经网络井震映射反演被引量：3: 3; 作者安振芳张进张建中邢磊黄忠来; 机构中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室青岛海洋科学与技术国家实验室; 出处《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期30-38,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFC0307401)。; 文摘针对常规卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在井少地区因无法获得大量测井数据而易于出现过拟合现象的问题,提出了一种小样本CNN井震映射反演方法。通过网络结构优化设计,选出了最佳的网络层数、卷积核大小、特征图规模和激活函数,并将优选出的最好网络模型应用于实际资料反演。实际应用表明,小样本CNN井震映射反演方法可以防止过拟合、提高泛化能力和反演精度,为精细刻画薄互层油气藏的空间展布提供了一项智能化的新技术。; 关键词井震联合反演卷积神经网络小样本学习; Keywords logging-seismic uniting inversion convolutional neural network small sample learning; 分类号 P618.130.21 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名天然气水合物储层反演及饱和度预测被引量：8: 4; 作者孟大江文鹏飞张宝金张如伟李延赵斌沈尚峰; 机构自然资源部海底矿产资源重点实验室阿派斯科技(北京)有限公司; 出处《海洋地质前沿》 CSCD 2019年第11期43-51,共9页; 基金中国地质调查局项目(DD20191007); 文摘沉积物含天然气水合物后通常会引起速度的增加,与周围地层形成较大的波阻抗差异,利用地震波阻抗反演技术可识别出这种差异,从而预测天然气水合物的分布。测井资料具有较高的纵向分辨率,而地震资料横向分辨率较高,通过井震联合反演可获得天然气水合物准确的空间展布形态。利用井震联合反演技术对南海北部神狐海域天然气水合物储层进行了精细刻画,研究表明,该矿区天然气水合物储层表现为高波阻抗特征,其值域范围为3450~4500m/s·g/cm^3,同时根据有效介质模型建立了岩石物理量版,预测了天然气水合物储层的孔隙度和饱和度数据,预测结果与测井解释结果吻合度较高,为天然气水合物的资源评价提供了比较准确的物性数据。; 关键词天然气水合物井震联合反演储层反演岩石物理饱和度预测; Keywords gas hydrate joint inversion of well and seismic reservoir inversion petrophysics saturation prediction; 分类号 P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名江汉盆地西南缘复杂断块油藏预测: 5; 作者朱伟彭嫦姿魏福军; 机构中国地质大学中石化中南分公司; 出处《特种油气藏》 CAS CSCD 2005年第3期29-31,107-108,共5页; 文摘复杂断块油藏预测一直是地球物理油藏预测方法中的难点。通过对地震资料的叠前时间偏移处理,提高复杂断块初始构造模型精度;利用井震联合反演、Stratimagic波形分析技术等特殊处理手段,提高地震数据对储层的分辨能力,对江汉盆地南岗构造进行油藏综合预测取得了良好的效果。; 关键词复杂断块油藏油藏预测叠前时间偏移井震联合反演波形分析江汉盆地南岗构造; Keywords complex fault block reservoir reservoir prediction pre-stack migration borehole seismic inversion wave analysis Jianghan Basin Nangang structure; 分类号 TE122.3 [石油与天然气工程—油气勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于井震联合反演方法的泥页岩有机碳质量分数预测及应用	张鲁川卢双舫肖佃师黄文彪李进步郭思祺	《东北石油大学学报》 CAS 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	参数优选残差网络下的井震联合反演方法	郑杰文畅谢凯盛冠群	《电子测量技术》北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	小样本卷积神经网络井震映射反演	安振芳张进张建中邢磊黄忠来	《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	天然气水合物储层反演及饱和度预测	孟大江文鹏飞张宝金张如伟李延赵斌沈尚峰	《海洋地质前沿》 CSCD	2019	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	江汉盆地西南缘复杂断块油藏预测	朱伟彭嫦姿魏福军	《特种油气藏》 CAS CSCD	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料