一种用于随钻测井图像地层分类的自动分类方法

    公开(公告)号:CN115393656B

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211314366.7

    申请日:2022-10-26

    摘要: 本发明公开了一种用于随钻测井图像地层分类的自动分类方法,涉及油气勘探技术领域。本发明通过标注岩心刻度随钻电成像测井图像生成图像标签,构建岩性类别识别数据库后,构建窗口注意力机制分类网络,引入经训练的超参数元网络作为窗口注意力机制分类网络迁移学习的对象,利用岩性类别识别数据库训练窗口注意力机制网络进行岩石图像自动识别分类并验证训练后窗口注意力机制网络的性能,再基于知识蒸馏理论改进窗口注意力机制分类网络的分类器,构建并调试自适应岩性分类网络模型后,利用自适应岩性分类网络模型确定随钻电成像测井图像的岩性。本发明实现了对岩性类别与随钻测井图像的精准匹配,提高了岩性分类的准确性,有利于储层的高效评价。

    基于铁中子标记的随钻脉冲中子孔隙度智能处理方法

    公开(公告)号:CN115291288A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202211194628.0

    申请日:2022-09-29

    IPC分类号: G01V5/10 E21B49/00

    摘要: 本发明公开了一种基于铁中子标记的随钻脉冲中子孔隙度智能处理方法,涉及矿场地球物理测井技术领域。本方法采用随钻脉冲中子孔隙度测井仪器测量,利用随钻脉冲中子孔隙度测井仪器测量标准刻度井并利用蒙特卡罗数值模拟方法模拟,建立随钻脉冲中子孔隙度测井仪器模拟值与实测值之间的刻度关系,再利用蒙特卡罗数值模拟方法模拟得到不同随钻测井环境下的随钻脉冲中子孔隙度样本,构建样本数据库和多层感知神经网络,利用样本数据库训练多层感知神经网络计算随钻脉冲中子孔隙度并验证计算结果的准确性后,将刻度处理后的随钻脉冲中子孔隙度测井仪器实测数据输入多层感知神经网络中,计算随钻脉冲中子孔隙度,提高了随钻脉冲中子孔隙度的计算精度。

    一种用于随钻元素测井的能谱智能处理方法

    公开(公告)号:CN115267928A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202211185890.9

    申请日:2022-09-28

    IPC分类号: G01V5/06 G01T1/36 E21B49/00

    摘要: 本发明公开了一种用于随钻元素测井的能谱智能处理方法,涉及能谱智能处理技术领域。本发明通过选取随钻地层元素测井仪器,利用数值模拟方法建立随钻地层元素测井数值模拟计算模型模拟以及将随钻地层元素测井仪器在标准刻度井中测量的方式,获取多组伽马能谱样本构建伽马能谱数据库,基于最小化误差函数构建人工神经网络,利用伽马能谱样本训练人工神经网络计算地层元素含量并验证其准确性后,将指定地层的实测伽马能谱输入人工神经网络中计算各地层元素的含量,结合元素‑矿物转化系数,基于地层元素含量与地层矿物含量的转化关系计算指定地层的矿物含量。本发明提高了地层元素含量和矿物含量的计算精度,为储层岩性的准确识别奠定了基础。

    基于铁中子标记的随钻脉冲中子孔隙度智能处理方法

    公开(公告)号:CN115291288B

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211194628.0

    申请日:2022-09-29

    IPC分类号: G01V5/10 E21B49/00

    摘要: 本发明公开了一种基于铁中子标记的随钻脉冲中子孔隙度智能处理方法,涉及矿场地球物理测井技术领域。本方法采用随钻脉冲中子孔隙度测井仪器测量,利用随钻脉冲中子孔隙度测井仪器测量标准刻度井并利用蒙特卡罗数值模拟方法模拟,建立随钻脉冲中子孔隙度测井仪器模拟值与实测值之间的刻度关系,再利用蒙特卡罗数值模拟方法模拟得到不同随钻测井环境下的随钻脉冲中子孔隙度样本,构建样本数据库和多层感知神经网络,利用样本数据库训练多层感知神经网络计算随钻脉冲中子孔隙度并验证计算结果的准确性后,将刻度处理后的随钻脉冲中子孔隙度测井仪器实测数据输入多层感知神经网络中,计算随钻脉冲中子孔隙度,提高了随钻脉冲中子孔隙度的计算精度。

    一种用于随钻元素测井的能谱智能处理方法

    公开(公告)号:CN115267928B

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211185890.9

    申请日:2022-09-28

    IPC分类号: G01V5/06 G01T1/36 E21B49/00

    摘要: 本发明公开了一种用于随钻元素测井的能谱智能处理方法,涉及能谱智能处理技术领域。本发明通过选取随钻地层元素测井仪器,利用数值模拟方法建立随钻地层元素测井数值模拟计算模型模拟以及将随钻地层元素测井仪器在标准刻度井中测量的方式,获取多组伽马能谱样本构建伽马能谱数据库,基于最小化误差函数构建人工神经网络,利用伽马能谱样本训练人工神经网络计算地层元素含量并验证其准确性后,将指定地层的实测伽马能谱输入人工神经网络中计算各地层元素的含量,结合元素‑矿物转化系数,基于地层元素含量与地层矿物含量的转化关系计算指定地层的矿物含量。本发明提高了地层元素含量和矿物含量的计算精度,为储层岩性的准确识别奠定了基础。

    一种用于随钻测井图像地层分类的自动分类方法

    公开(公告)号:CN115393656A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211314366.7

    申请日:2022-10-26

    摘要: 本发明公开了一种用于随钻测井图像地层分类的自动分类方法,涉及油气勘探技术领域。本发明通过标注岩心刻度随钻电成像测井图像生成图像标签,构建岩性类别识别数据库后,构建窗口注意力机制分类网络,引入经训练的超参数元网络作为窗口注意力机制分类网络迁移学习的对象,利用岩性类别识别数据库训练窗口注意力机制网络进行岩石图像自动识别分类并验证训练后窗口注意力机制网络的性能,再基于知识蒸馏理论改进窗口注意力机制分类网络的分类器,构建并调试自适应岩性分类网络模型后,利用自适应岩性分类网络模型确定随钻电成像测井图像的岩性。本发明实现了对岩性类别与随钻测井图像的精准匹配,提高了岩性分类的准确性,有利于储层的高效评价。