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基于知识驱动图版约束的致密砂岩气储层测井参数智能预测 被引量:1
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作者 王跃祥 赵佐安 +6 位作者 唐玉林 谢冰 李权 赖强 夏小勇 米兰 李旭 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期68-76,共9页
中国致密砂岩气资源潜力巨大,是天然气增储上产的重要对象,但致密砂岩储层空间类型多样,纵横向变化大,“四性”关系复杂,测井系列多样,测井项目少,常规测井技术评价致密储层参数难度大、效率低。为此,以四川盆地金秋、天府气田致密气为... 中国致密砂岩气资源潜力巨大,是天然气增储上产的重要对象,但致密砂岩储层空间类型多样,纵横向变化大,“四性”关系复杂,测井系列多样,测井项目少,常规测井技术评价致密储层参数难度大、效率低。为此,以四川盆地金秋、天府气田致密气为对象,构建构造区块—油气田—油气藏—测井解释图版主线,形成了致密砂岩气储层测井参数解释知识图谱,并通过神经网络算法对样本数据进行处理并约束模型结果,建立了图版约束的人工智能储层测井参数预测模型,实现了专家经验与数据双向驱动的储层测井参数智能预测。研究结果表明:(1)新智能模型融入了专家经验图版信息,且构建了专家经验与数据双向驱动的智能参数预测方法,极大地提升了模型对测井领域知识的理解能力和实践能力;(2)基于常规测井曲线,通过特征处理实现多维特征的挖掘,衍生出新曲线,与常规曲线一起作为输入进行模型强化训练,有助于提高解释模型的准确率;(3)实际应用结果表明,采用知识驱动图版约束的致密砂岩气储层参数智能预测方法计算的孔隙度和渗透率与岩心分析孔隙度及渗透率之间的误差分别为7.9%和15%,计算的含水饱和度与密闭取心饱和度之间的误差仅为5%。结论认为,基于知识驱动图版约束的致密砂岩气储层参数智能预测技术可以解决老井人工评价工作量大,测井解释标准不统一的问题,并可实现快速高效测井智能评价及潜力优选,将有力地推动了人工智能在测井领域的深度应用。 展开更多
关键词 四川盆地 致密砂岩气 储层测井参数 知识驱动 神经网络算法 智能预测 人工智能
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小样本条件下的储层物性参数智能解释方法研究
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作者 邬德刚 吴胜和 +1 位作者 张玉飞 余季陶 《石油科学通报》 2025年第2期378-391,共14页
储层物性参数是表征储层储集与渗滤流体能力的重要参数,测井解释是获取物性参数的重要途径,是一个复杂非线性回归任务。针对已有物性参数测井解释方法在小样本学习条件下的泛化能力不足这一问题,本文首先提出了基于聚类分析的样本优选方... 储层物性参数是表征储层储集与渗滤流体能力的重要参数,测井解释是获取物性参数的重要途径,是一个复杂非线性回归任务。针对已有物性参数测井解释方法在小样本学习条件下的泛化能力不足这一问题,本文首先提出了基于聚类分析的样本优选方法,通过K均值聚类划分样本的空间结构,根据样本在空间结构中的分布优选学习样本,从而最大化学习样本的多样性;然后提出了基于层次化残差神经网络的物性参数测井解释方法。方法在全连接神经网络基础上引入4种机制:(1)引入残差连接学习输入与输出间的残差映射,深化小样本的复杂物性特征提取过程;(2)引入集成学习整合多种不同机器学习方法,通过算法多样性降低过拟合风险;(3)引入多任务学习联系起孔隙度解释和渗透率解释这两个任务,以提高小数据情况下单一任务的泛化性;(4)引入二次加权均方根误差损失函数,降低高渗储层的物性解释误差。在实际研究区中设计的90组对照实验的分析结果表明,基于聚类分析的样本优选方法能够有效提升多种机器学习模型在小样本条件下的泛化能力;基于本文提出的层次化残差神经网络进行研究区孔隙度与渗透率测井解释,解释结果的决定系数分别达88%、94%。与已有的多种方法相比,本文方法基于分布特征的样本选择及多任务协同等方式的算法优化有效提高了岩石物理数据的特征表征,方法的物性解释精度更高、泛化能力更强,在取心盲井上的精度分别领先12和20个百分点。 展开更多
关键词 聚类分析 残差连接 集成学习 多任务学习 储层物性参数测井解释
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金湖凹陷闵桥地区阜三段砂岩油藏测井评价标准
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作者 唐宫玉 王昌雄 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第z2期50-51,共2页
利用斯仑贝谢公司的岩石物理软件包(P包),对金湖凹陷闵桥地区的阜三段开展了测井储层参数研究及测井多井解释,取得了较好的地质效果,充分发挥了测井技术在发现和评价油水层中的作用,同时为进行储层参数解释以及储层的测井综合评价提供... 利用斯仑贝谢公司的岩石物理软件包(P包),对金湖凹陷闵桥地区的阜三段开展了测井储层参数研究及测井多井解释,取得了较好的地质效果,充分发挥了测井技术在发现和评价油水层中的作用,同时为进行储层参数解释以及储层的测井综合评价提供了切实可行的技术手段。 展开更多
关键词 测井解释模型 测井储层参数解释 含油饱和度 可动水饱和度
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