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人工智能小断层预测技术在大牛地气田的应用
1
作者
王善明
张希晨
+5 位作者
崇荔萍
杜长江
孙涵静
田开琦
梁琰
陈雅静
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第22期9287-9295,共9页
为了充分提高小断层识别精度,研发了人工智能小断层预测方法,通过基于小断层解释成果的样本标签制作,构建基于解释成果的样本标签库;研发了针对小断层的建模和正演方法,构建基于模型正演的标签库;形成针对小断层识别的特殊神经网络,可...
为了充分提高小断层识别精度,研发了人工智能小断层预测方法,通过基于小断层解释成果的样本标签制作,构建基于解释成果的样本标签库;研发了针对小断层的建模和正演方法,构建基于模型正演的标签库;形成针对小断层识别的特殊神经网络,可直接形成小断层属性数据。此外,结合去强轴、构造保护平滑滤波等预处理技术提高原始地震数据的品质,并利用基于主成分分析的多属性融合反映多尺度断层信息,最后通过3种手段验证预测结果,形成了基于人工智能的小断层预测流程。本文方法和技术在鄂尔多斯盆地大牛地气田展现了良好的应用成效,相比于常规属性,小断层识别数量增加30%,预测结果的分辨率和连续性显著提升,与地震数据、井数据和常规属性吻合较好,并揭示了小断层发育特征:优势方位为北西走向,工区西部和东北部的小断层相对集中,断层间的裂缝也较为密集,部分小断层沿着储层的边界分布,或许和优质储层的发育有关。预测结果为评价下古生界优质储层、开展井位部署提供可靠的技术支撑,在类似地区具有广阔的应用前景。
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关键词
小断层预测
人工智能
大牛地气田
去强轴
构造保护平滑滤波
分频融合
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职称材料
基于支持向量机的赵官矿小断层预测
被引量：
5
2
作者
谭希鹏
施龙青
+3 位作者
邱梅
徐东晶
季小凯
王娟
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期11-14,共4页
针对支持向量机(SVM)适合小样本数据建模这一特点,提出利用SVM进行煤矿小断层预测。以小断层广泛发育的赵官矿实测数据为基础,选取断层倾向、落差、倾角以及断层性质作为特征影响因子,以Matlab中的libsvm工具箱为平台,总结了SVM建模过程...
针对支持向量机(SVM)适合小样本数据建模这一特点,提出利用SVM进行煤矿小断层预测。以小断层广泛发育的赵官矿实测数据为基础,选取断层倾向、落差、倾角以及断层性质作为特征影响因子,以Matlab中的libsvm工具箱为平台,总结了SVM建模过程,并建立了赵官矿井小断层水平延展长度的SVM预测模型,验证了该模型在该井田内具有一定泛化性。为验证SVM小样本建模的优越性及该模型在相似地质条件下工程实例的应用,利用该模型及传统的多元回归模型对赵官矿以及邻矿——邱集矿采掘工程中新揭露的小断层进行预测,并将两种方法计算结果与实际结果进行对比,发现SVM预测结果更精确。
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关键词
支持向量机
赵官井田
小断层预测
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职称材料
题名
人工智能小断层预测技术在大牛地气田的应用
1
作者
王善明
张希晨
崇荔萍
杜长江
孙涵静
田开琦
梁琰
陈雅静
机构
中国石化华北油气分公司
中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
油气勘探计算机软件国家工程研究中心
中国石油集团工程技术研究院有限公司非常规油气工程研究所
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第22期9287-9295,共9页
基金
中国石化重点科技项目(P23244)
中国石油科技重大专项(2021ZG03)。
文摘
为了充分提高小断层识别精度,研发了人工智能小断层预测方法,通过基于小断层解释成果的样本标签制作,构建基于解释成果的样本标签库;研发了针对小断层的建模和正演方法,构建基于模型正演的标签库;形成针对小断层识别的特殊神经网络,可直接形成小断层属性数据。此外,结合去强轴、构造保护平滑滤波等预处理技术提高原始地震数据的品质,并利用基于主成分分析的多属性融合反映多尺度断层信息,最后通过3种手段验证预测结果,形成了基于人工智能的小断层预测流程。本文方法和技术在鄂尔多斯盆地大牛地气田展现了良好的应用成效,相比于常规属性,小断层识别数量增加30%,预测结果的分辨率和连续性显著提升,与地震数据、井数据和常规属性吻合较好,并揭示了小断层发育特征:优势方位为北西走向,工区西部和东北部的小断层相对集中,断层间的裂缝也较为密集,部分小断层沿着储层的边界分布,或许和优质储层的发育有关。预测结果为评价下古生界优质储层、开展井位部署提供可靠的技术支撑,在类似地区具有广阔的应用前景。
关键词
小断层预测
人工智能
大牛地气田
去强轴
构造保护平滑滤波
分频融合
Keywords
subtle fault prediction
artificial intelligence
Daniudi gas field
strong seismic events removal
structure oriented smoothing filtering
multi-frequency fusion
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于支持向量机的赵官矿小断层预测
被引量：
5
2
作者
谭希鹏
施龙青
邱梅
徐东晶
季小凯
王娟
机构
山东省沉积成矿作用与沉积矿产重点实验室山东科技大学地质科学与工程学院
出处
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期11-14,共4页
基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20133718110004)
青岛经济技术开发区重点科技发展计划项目(2013-1-62)
+1 种基金
山东省自然科学基金重点项目(ZR2011EEZ002)
山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2012KYTD101)
文摘
针对支持向量机(SVM)适合小样本数据建模这一特点,提出利用SVM进行煤矿小断层预测。以小断层广泛发育的赵官矿实测数据为基础,选取断层倾向、落差、倾角以及断层性质作为特征影响因子,以Matlab中的libsvm工具箱为平台,总结了SVM建模过程,并建立了赵官矿井小断层水平延展长度的SVM预测模型,验证了该模型在该井田内具有一定泛化性。为验证SVM小样本建模的优越性及该模型在相似地质条件下工程实例的应用,利用该模型及传统的多元回归模型对赵官矿以及邻矿——邱集矿采掘工程中新揭露的小断层进行预测,并将两种方法计算结果与实际结果进行对比,发现SVM预测结果更精确。
关键词
支持向量机
赵官井田
小断层预测
Keywords
support vector machine
Zhaoguan mine
forecast of small fault
分类号
P542.3 [天文地球—构造地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能小断层预测技术在大牛地气田的应用
王善明
张希晨
崇荔萍
杜长江
孙涵静
田开琦
梁琰
陈雅静
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于支持向量机的赵官矿小断层预测
谭希鹏
施龙青
邱梅
徐东晶
季小凯
王娟
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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