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公开(公告)号：CN119150648A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202310718154.3
申请日：2023-06-16
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G06F30/27 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的油气藏地质建模方法及系统，该方法通过根据储层地质知识体系分类获取不同储层的多源典型地质数据，利用制定的入库数据格式录入，针对数据的不同类型、维度和尺度特性功能设计建立的地质知识管理系统，构建储层对应的地质数据知识库，结合构建的一体化的数字露头，利用深度学习进行各类地质知识信息的挖掘，构建训练图像库、样本库和原型模型数据集，进而创建神经网络结构，设计损失函数训练目标神经网络模型，用以基于需求储层的地震和井筒数据生成匹配的储层三维地质模型；克服了现有技术样本数据获取困难、样本规模限制地质模型精确度等问题，多层面丰富样本库，为高质量卷积神经网络训练提供基础。
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公开(公告)号：CN116958801A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210415812.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种针对野外露头数据的溶洞识别方法，包括：收集待评价区域的原始野外露头图像，形成露头标注数据集和露头预测数据集；建立用来对露头图像中的溶洞进行识别的基本神经网络模型，并设计多组模型参数，而后，利用露头标注数据集，分别对通过多组模型参数所覆盖的基本神经网络模型进行训练，从而根据模型训练结果，得到最优待训练模型，记为溶洞识别模型；利用溶洞识别模型，对露头预测数据集中各露头图像进行溶洞特征预测。本发明拥有较强的泛化能力，能够有效检测出大部分露头图片的溶洞目标，检测速度较快、漏检率低。
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公开(公告)号：CN110244385B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810186434.3
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
Abstract: 本发明公开了大斜度井测井曲线的校正方法，包括以下步骤：获取区域标准层内直井标准层的补偿中子值、密度值和深度值；建立直井标准层的补偿中子值和密度值随深度变化的关系式；获取大斜度井标准层补偿中子的理论值以及密度的理论值；获取大斜度井标准层补偿中子以及密度的实际测量值；获取大斜度井斜井段补偿中子以及密度的校正量；对大斜度井斜井段的补偿中子曲线和密度曲线进行校正。本发明提高了大斜度井中补偿中子曲线和密度曲线环境校正的精度，进而可以进一步指导油田的勘探开发工作。
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公开(公告)号：CN119378179A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310919124.9
申请日：2023-07-25
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于反演走滑断裂形成期构造应力的方法及系统，包括：根据待研究工区的资料，确定当前工区的走滑断裂形成期并构建三维地质模型；根据当前工区资料，为三维地质模型中的各单元进行岩石力学参数赋值，并将三维岩石力学模型进行网格化处理；根据不同力学性质裂缝与构造应力之间的关系，确定用于反演古构造应力的约束条件，并基于约束条件，对三维岩石力学网格模型进行古构造应力反演；根据反演得到的应力相对参数和方向，获得走滑断裂形成期下的构造应力状态。本发明能定量反演走滑断裂形成期三轴古构造应力状态。
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公开(公告)号：CN110295894B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810243291.5
申请日：2018-03-22
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: E21B49/00
Abstract: 本申请提供了一种建立水平井产能预测模型的方法，包括以下步骤：步骤1、利用测井资料确定致密油区内多个水平井中每个水平井的地质表征参数，地质表征参数包括用于表征基质储层的储层系数、用于表征裂缝的裂缝强度系数以及用于表征储层含油性的烃源岩系数；步骤2、将每个水平井的地质表征参数分别进行归一化处理，得到归一化地质表征参数；步骤3、确定每个水平井的产能；步骤4、建立致密油藏区的水平井产能与归一化地质表征参数之间的定量关系模型。通过该方法，为寻找致密油有利区提供基础，进而为致密油开发区内的开发调整和优化提供参考的依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108961332B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201710366500.0
申请日：2017-05-23
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G06T7/62
Abstract: 本发明提供一种砂岩图像代表性区域面积大小确定方法及装置，包括：步骤101，对获取的砂岩样品的扫描图像进行二值化处理以获得二值化图像。步骤102，对二值化图像进行搜索以获取代表性区域；步骤103，对各代表性区域分别计算区域面孔率，并根据各区域面孔率计算获得面孔率组。步骤104，从第二预设阈值组中选择未执行过步骤102的第二预设子阈值，重复执行步骤102和步骤103。步骤105，将面孔率组中各参数值均落入预设置信区间内的面孔率组所对应的第二预设子阈值作为砂岩图像代表性区域面积大小。上述方法通过面孔率组中的各参数是否落入预设置信区间来确定代表性区域面积大小，克服了人为判断确定砂岩图像代表性区域面积大小随意性方面的不足。
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公开(公告)号：CN111563609A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201910115510.6
申请日：2019-02-14
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
Abstract: 本发明公开了一种致密砂岩油藏开发选区方法，其特征在于，包括以下步骤：根据测试区目标油井的地质表征参数，获得归一化地质表征参数；根据目标油井生产数据中的产能数据和归一化地质表征参数，建立目标油井的产能预测模型；根据目标油井的产能预测模型，获取目标油井的预测产能数据；根据目标油井的预测产能数据，确定目标油井的产能预测等值线图；根据目标油井的产能预测等值线图和测试区的开发选区标准，确定测试区的开发选区范围。本发明能够改善单因素重叠法进行开发选区的做法，提高开发选区的效率和高产油井的钻探成功率。
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公开(公告)号：CN109116440A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710487285.X
申请日：2017-06-23
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明涉及一种致密灰岩储层裂缝识别方法，涉及测井技术领域，用于解决现有技术中存在的识别准确率低、容易误判的技术问题。本发明提利用声波孔隙度、自然伽马值和深侧向电阻率相对值，改进了裂缝综合识别模型，构建了新的裂缝综合识别指数，形式简单、识别精度高，避免了传统方法识别裂缝存在的容易误判、识别准确率低的弊端，并且根据裂缝综合识别指数FRA的大小，建立了裂缝分级识别标准，指导了该类油气藏的勘探开发工作。
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公开(公告)号：CN118504439A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310126528.2
申请日：2023-02-16
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F17/13 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于洞‑缝‑洞模式的井控动态储量评价方法及系统，其适用于断控缝洞型易挥发油藏，包括：收集关于待评价井的地质及生产资料；基于物质平衡原理，考虑易挥发原油压缩系数随压力的变化，建立双洞串联模式的微分物质平衡方程，基于此，结合地质及生产资料，获得计算用油藏平均压力序列和计算用井底流压序列；建立关于计算用油藏平均压力与实测井底静压之间的第一目标函数和关于计算用井底流压与实测井底流压之间的第二目标函数，利用地质及生产资料，分别求解两个目标函数，从而获得油藏动态储量。本发明为缝洞型油藏单井动态储量评价、动用程度分析提供了依据。
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公开(公告)号：CN116977242A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210421941.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种针对野外露头数据的裂缝识别方法，包括：收集待评价区域的原始野外露头图像，形成露头标注数据集和露头预测数据集；建立用来对露头图像中的裂缝进行识别的基本神经网络模型，并设计多组模型参数，而后，利用露头标注数据集，分别对通过多组模型参数所覆盖的基本神经网络模型进行训练，从而根据模型训练结果，将最优预测模型作为裂缝识别模型；利用裂缝识别模型，对露头预测数据集中各露头图像进行裂缝特征预测。本发明不仅减少了对原始数据的人工标注量，还能利用深度学习图像分割算法实现了露头裂缝的自动提取。
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