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公开(公告)号:CN110618082B
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN201911037944.5
申请日:2019-10-29
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明实施例提供一种基于神经网络的储层微观孔隙结构评价方法及装置,该方法包括:获取基于岩心高压压汞实验得到的岩心孔隙结构数据,并岩心孔隙结构数据对应的岩心孔隙结构的类别;根据根据岩心密度与测井数据中的密度曲线将岩心深度与测井深度对齐,得到岩心对应的测井数据,继续得到预处理之后的测井数据;将预处理之后的测井数据作为输入、岩心孔隙结构的类别作为输出,对初始的神经网络模型进行训练,得到训练好的神经网络模型;当需要评价目标井的储层微观结构时,将目标测井数据输入所述训练好的神经网络模型,得到目标测井数据对应的孔隙类别,能够实现准确且快速的评价储层微观孔隙结构。
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公开(公告)号:CN110618082A
公开(公告)日:2019-12-27
申请号:CN201911037944.5
申请日:2019-10-29
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明实施例提供一种基于神经网络的储层微观孔隙结构评价方法及装置,该方法包括:获取基于岩心高压压汞实验得到的岩心孔隙结构数据,并岩心孔隙结构数据对应的岩心孔隙结构的类别;根据根据岩心密度与测井数据中的密度曲线将岩心深度与测井深度对齐,得到岩心对应的测井数据,继续得到预处理之后的测井数据;将预处理之后的测井数据作为输入、岩心孔隙结构的类别作为输出,对初始的神经网络模型进行训练,得到训练好的神经网络模型;当需要评价目标井的储层微观结构时,将目标测井数据输入所述训练好的神经网络模型,得到目标测井数据对应的孔隙类别,能够实现准确且快速的评价储层微观孔隙结构。
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