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公开(公告)号:CN118536637A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410368584.1
申请日:2024-03-28
申请人: 中国石油大学(北京)
IPC分类号: G06Q10/04 , E21B49/00 , E21B43/26 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06N3/048
摘要: 本说明书涉及一种基于地质‑工程数据的油气压裂产量预测方法及装置,获取目标井的泵注数据以及测录井数据;分别对泵注数据以及测录井数据进行二维转换,得到泵注二维特征矩阵和测录井二维特征矩阵;将泵注二维特征矩阵输入到第一卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算得到施工质量评价指标;将测录井二维特征矩阵输入到训第二卷积神经网络模型中进行卷积和池化计算得到地层物性指标和储层流体指标;将施工质量评价指标、地层物性指标和储层流体指标输入到全连接层输出所述产量预测结果。本说明书更进一步的使用沿井深方向的测录井数据和基于时间序列的泵注数据,对压裂后产量进行预测,从而保证了压裂数据的客观性和精确性。
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公开(公告)号:CN118094726A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410341155.5
申请日:2024-03-25
申请人: 中国石油大学(北京)
摘要: 本发明提供一种压裂充填施工参数优化方法及装置,涉及人工智能技术领域。所述方法包括:根据待压裂充填井的测录井数据修正目标区域内的储层物性资料,得到物性数据;根据物性数据、目标区域内的工程作业数据和产量数据,确定影响产量的产量主控参数;将产量主控参数和产量数据作为样本数据,训练深度学习模型得到产量预测模型;根据工程作业数据、物性数据和产量数据确定初始化条件,以物性数据作为约束,将产量预测模型和预先建立的成本计算模型作为目标函数,以高产量和低成本为期望目标,得到优化压裂充填施工参数。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置,能够优化压裂充填施工参数。
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