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公开(公告)号:CN115203970A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210925841.8
申请日:2022-08-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本文提供一种基于人工智能算法的成岩参数预测模型训练方法和预测方法,包括获取多个成岩作用样本,多个成岩作用样本均包括成岩条件参数和根据成岩条件参数演化得到的实际成岩参数;根据成岩作用样本和成岩条件参数的总维度,构建成岩参数预测初始模型;利用成岩作用样本训练成岩参数预测初始模型,直至成岩参数预测初始模型得到的成岩参数预测值与实际成岩参数的误差在预设误差范围内或成岩参数预测值达到预设准确率时,得到训练好的成岩参数预测模型。本方法能够根据已有的成岩作用样本训练得到成岩参数预测模型,从而解决成岩参数预测计算量大、不确定性强、误差大,进而导致储层评价精度低,限制了油气勘探的问题。
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公开(公告)号:CN115203970B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202210925841.8
申请日:2022-08-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本文提供一种基于人工智能算法的成岩参数预测模型训练方法和预测方法,包括获取多个成岩作用样本,多个成岩作用样本均包括成岩条件参数和根据成岩条件参数演化得到的实际成岩参数;根据成岩作用样本和成岩条件参数的总维度,构建成岩参数预测初始模型;利用成岩作用样本训练成岩参数预测初始模型,直至成岩参数预测初始模型得到的成岩参数预测值与实际成岩参数的误差在预设误差范围内或成岩参数预测值达到预设准确率时,得到训练好的成岩参数预测模型。本方法能够根据已有的成岩作用样本训练得到成岩参数预测模型,从而解决成岩参数预测计算量大、不确定性强、误差大,进而导致储层评价精度低,限制了油气勘探的问题。
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