公开(公告)号：CN116432789A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202111636659.2

申请日：2021-12-29

申请人： 中国石油天然气集团有限公司 ,  中国石油集团测井有限公司 ,  西北工业大学

发明人： 周军 ,  张冠文 ,  张娟 ,  王嘉政 ,  曹先军 ,  张静亚 ,  陈小磊 ,  段先斐 ,  马修刚 ,  孙佩 ,  王雷

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06Q50/02

摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的储层划分方法,该储层划分方法包括以下步骤：选取测井数据集；对测井数据集进行预处理；构建深度卷积神经网络并对预处理的测井数据集进行训练；预处理的测井数据集经过深度卷积神经网络训练得到储层预测结果，完成储层初步划分；对储层初步划分的分类结果后处理，完成储层最终划分。该储层划分方法通过大量的测井曲线数据分析，自主挖掘出其中内在的特征，并利用这些特征来解决复杂的储层划分问题，经过后处理预测准确率更高，调用训练好的深度卷积神经网络模型预测时间更短，提高了储层划分的准确率和效率。

公开(公告)号：CN116265708A

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202111528293.7

申请日：2021-12-14

申请人： 中国石油天然气集团有限公司 ,  中国石油集团测井有限公司 ,  西北工业大学

发明人： 周军 ,  周巍 ,  李国军 ,  宋迎岗 ,  曹先军 ,  张静亚 ,  樊琦 ,  余长江 ,  张娟 ,  赵强先 ,  孟学军 ,  刘旭 ,  刘凯

IPC分类号： E21B47/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092 ,  G06F18/214 ,  E21B47/09 ,  G06F119/06

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的测井仪器遇阻遇卡监测方法和系统，属于石油测井工程技术领域。对数据进行预处理后从大量的测井数据中选择训练集和测试集。然后使用选择的训练集搭建强化学习仿真环境，根据环境建立强化学习网络结构。使用训练集对强化学习网络模型进行训练，针对训练过程中的训练曲线和训练得分修改奖惩策略，进一步优化网络模型。使用最优模型进行测试。通过强化学习提高了测井过程中仪器遇阻遇卡的判断准确率，提供了更好的仪器运行状态判断标准，降低了人工判断可能带来的误差，提高了工作人员的工作效率，减少了测井施工过程中的成本损失。