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公开(公告)号：CN117390435A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210774589.5
申请日：2022-07-01
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胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于双线性自编码神经网络的鲁棒主成分分析方法，该基于双线性自编码神经网络的鲁棒主成分分析方法包括：步骤1，建立训练集和测试集；步骤2，构建双线性自编码神经网络；步骤3，构建损失函数；步骤4，训练双线性自编码神经网络；步骤5，利用测试集对保存的神经网络进行测试；步骤6，设置优化后的网络模型为预测模式，根据新数据开展主成分分析。该基于双线性自编码神经网络的鲁棒主成分分析方法利用双线性自编码神经网络，避免了常规RPCA方法中的奇异值分解，降低了计算复杂度，在计算大规模数据时，消耗的时间和内存得以大幅度降低。
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公开(公告)号：CN116136607A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202111363231.5
申请日：2021-11-17
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胜利油田分公司勘探开发研究院
Abstract: 本发明提供一种振幅包络法地震数据降频方法，该振幅包络法地震数据降频方法包括：步骤1，收集地震数据，分析地震数据的频谱特征，并对地震数据进行振幅包络计算；步骤2，进行基于地震数据主频的振幅包络数据高通滤波参数计算；步骤3，进行振幅包络数据高通滤波的参数选择；步骤4，对振幅包络数据进行高通滤波处理。该振幅包络法地震数据降频方法对断层特征的改善明显，同时可以保持原有数据的相对振幅关系和信噪比，是一个计算稳定、效果明显的断层分析解释的数据增强处理手段，具有现实的推广应用意义。
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公开(公告)号：CN114757085A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110029157.7
申请日：2021-01-11
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胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F30/27 , G01V1/30 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油气勘探领域，具体涉及一种基于随机森林回归的地层压力预测方法。所述方法其包括以下步骤：步骤1，计算地震层速度及各类地震属性，将计算结果转换到深度域，提取井点地震层速度曲线及各类地震属性曲线；步骤2，构建地震层速度及多地震属性标签样本库；步骤3，基于随机森林的样本训练，建立特征矩阵，样本参数优化；步骤4，构建随机森林回归决策树，利用学习结果预测得到研究区的地层压力数据体。本发明方法能够准确地预测地层压力，方法步骤更为简单，拥有较强的泛化能力及更快的计算速度，具有现实的推广应用意义。
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公开(公告)号：CN105005097B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510420518.5
申请日：2015-07-17
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胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院
Inventor： 林会喜 , 陈学国 , 王有涛 , 胡加山 , 郝志伟 , 冯国志 , 郭涛 , 李竹强 , 王金铎 , 张关龙 , 钱焕菊 , 张建华 , 吴微 , 杜欣 , 肖雄飞 , 杨国杰 , 魏敏 , 刘佳 , 卢贞 , 徐金芳
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明公开了利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法，步骤是：建立不同火成岩及地层物性模板；进行火成岩的重、磁、电、震正演模拟，明确响应特征及规律；火成岩平面重磁异常提取及弱异常增强处理，解释划分火成岩平面分布区带及范围；电法、地震剖面资料火成岩目标处理解释，明确火成岩垂直向分布规律；重磁电震资料剖面联合反演，建立火成岩纵向分布框架；利用剖面联合反演成果及钻井资料作为约束条件，结合火成岩平面展布，开展重磁异常火成岩物性三维反演；依据物性三维分布，结合不同火成岩物性组合特征，综合识别火成岩空间展布及岩性、岩相分布规律。本发明实现了多种资料综合火成岩识别，较单一资料火成岩识别可靠性更高。
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公开(公告)号：CN107356966B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710597062.9
申请日：2017-07-20
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胜利油田分公司勘探开发研究院西部分院
Abstract: 本发明提供深层河道砂体基于去压实作用的油气检测方法，包括步骤：①测井曲线编辑和校正；②由浅至深取准泥岩地层和砂岩地层的声波时差，分别建立泥岩、砂岩的正常压实趋势线；③将井上的速度曲线减去该压实趋势，从而获得去除压实趋势后的井速度曲线；④计算基于去压实的纵波阻抗、横波阻抗、泊松比等参数，进一步计算反比例泊松比参数，通过交汇分析确定储层含油气的门槛值；⑤开展基于Zoeppritz方程的叠前同时反演，获得多个弹性参数体，进而计算出反比例泊松比参数体，预测储层含油气性。该方法消除了地层压实作用影响，提高了储层流体参数敏感性；同时突破了诸多油气检测方法针对深层的河道砂体油气检测的限制，提高了储层流体的预测精度，降低了油气勘探风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119179103A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310741991.8
申请日：2023-06-21
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胜利油田分公司
Abstract: 本发明提供的本发明提供的一种致密储层成藏指数预测方法，所述预测方法包括：步骤1：进行叠前地震弹性参数反演，获得多种弹性参数的三维空间分布；步骤2：基于岩石物理分析，建立孔隙度预测模型；步骤3，基于砂体孔隙度建立等效排烃压力预测模型；基于静水压力、井点实测压力系数建立地层压力、剩余围岩压力预测模型；步骤4，建立成藏指数预测模型，获得基于成藏指数的深层致密碎屑岩储层的定量评价参数，预测深层致密储层。实现了对深层致密碎屑岩储层“甜点”的定量评价，落实有利区带和“甜点”目标，为致密储层的勘探开发提供依据。
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公开(公告)号：CN115718898A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110971163.4
申请日：2021-08-23
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胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于地质约束和XGboost算法的高分辨率Gr预测方法，包括：步骤1，进行井震精细标定；步骤2，针对储层段，在地震数据上提取多种属性；步骤3，在时间域，沿井轨迹提取地震属性和测井Gr值；步骤4，基于地质约束，进行地震属性优选；步骤5，利用XGboost算法进行属性优选；步骤6，在属性优选的基础上，将优选属性与测井Gr值作为特征值和标签，利用XGboost训练模型；步骤7，预测Gr三维数据体。该基于地质约束和XGboost算法的高分辨率Gr预测方法不受低频模型的影响，井间可靠性高，可靠程度优于地质统计学反演，在实际工区的应用不受样本数量的影响，普适性较强。
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公开(公告)号：CN114114454A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010900922.3
申请日：2020-08-31
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胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G01V11/00
Abstract: 本发明提供一种考虑压实作用的岩石物理建模及纵波速度估算方法，包括：步骤1，获取岩石矿物的弹性模量；步骤2，获取测井解释结果；步骤3，改进V‑R‑H模型计算岩石骨架模量；步骤4，计算干岩石弹性模量；步骤5，分别计算油、水的体积模量；步骤6，计算油、水混合之后的混合流体模量；步骤7，计算饱和岩石的弹性模量；步骤8，计算弱固结砂岩的纵波速度。该考虑压实作用的岩石物理建模及纵波速度估算方法对现有的岩石骨架计算模型进行改进，提出了岩石固结因子的概念，提高了岩石物理模型的适用性，对浅层弱固结岩石的纵波速度计算有较好的应用效果。
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公开(公告)号：CN108490496B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201810254432.3
申请日：2018-03-26
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胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G01V7/06
Abstract: 本发明提供一种基于拟径向基函数神经网络的重力场密度反演方法，包括以下步骤：建立重力观测系统；建立网格化模型；建立重力正演核函数矩阵；建立径向基函数神经网络；训练神经网络；输出反演结果。本发明利用径向基函数压缩了模型空间，在保证复杂模型表征能力的前提下，实现了反演参数的降维；提出了一种拟神经网络结构，不需要样本标签对进行训练，避免了建立训练数据集的困难，并基于该拟神经网络结构实现了重力场密度反演算法。提高反演结果的垂向分辨率和可靠性，并具有较强的抗噪能力，扩展了重力反演方法的应用领域。
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公开(公告)号：CN108490496A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810254432.3
申请日：2018-03-26
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胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G01V7/06
Abstract: 本发明提供一种基于拟径向基函数神经网络的重力场密度反演方法，包括以下步骤：建立重力观测系统；建立网格化模型；建立重力正演核函数矩阵；建立径向基函数神经网络；训练神经网络；输出反演结果。本发明利用径向基函数压缩了模型空间，在保证复杂模型表征能力的前提下，实现了反演参数的降维；提出了一种拟神经网络结构，不需要样本标签对进行训练，避免了建立训练数据集的困难，并基于该拟神经网络结构实现了重力场密度反演算法。提高反演结果的垂向分辨率和可靠性，并具有较强的抗噪能力，扩展了重力反演方法的应用领域。
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