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申请/专利权人：西安石油大学
申请日：2024-04-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260575A
主分类号：G06F18/213
分类号：G06F18/213;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了基于深度学习的页岩气储层勘测方法及装置，涉及勘测技术领域，包括获取第一信息、第二信息和第三信息；基于预设的深度学习模型对第一信息进行交叉验证处理得到第四信息；对第四信息进行多参数关联建模计算得到第五信息；根据第五信息进行图像转换处理得到第六信息；根据第六信息和第二信息创建储层联系网络，并对储层联系网络进行分析处理得到第七信息；根据第七信息构建页岩气储层动态变化模型，并根据页岩气储层动态变化模型对第三信息进行预测处理得到第八信息。本发明通过采用深度学习模型对静态数据进行交叉验证处理，整合出包含时空关联性的地下储层属性数据，能够更好地理解储层内部变化。
主权项：1.一种基于深度学习的页岩气储层勘测方法，其特征在于，包括：获取第一信息、第二信息和第三信息；所述第一信息包括页岩气储层的地震剖面数据、地质信息和测井数据，所述第二信息包括实时开采数据，所述第三信息包括未来的开采条件和策略；基于预设的深度学习模型对所述第一信息进行交叉验证处理，并将验证后的数据进行整合得到第四信息，所述第四信息为包含时空关联性的地下储层属性数据；基于不同页岩类型、地下层位的孔隙度和渗透率之间的作用关系对所述第四信息进行多参数关联建模，并根据建模结果计算得到第五信息，所述第五信息包括页岩气储层的几何形状和地下物性分布情况；根据所述第五信息进行图像转换处理，通过将不同物性分布映射到页岩气储层的空间网格中得到第六信息，所述第六信息为页岩气储层在静态状态下的图形表示；根据所述第六信息和所述第二信息创建储层联系网络，并基于预设的社交网络分析模型对所述储层联系网络进行分析处理得到第七信息，所述第七信息包括储层中不同层位间的联系、传导路径和关键节点；根据所述第七信息构建页岩气储层动态变化模型，并根据所述页岩气储层动态变化模型对所述第三信息进行预测处理得到第八信息，所述第八信息为未来预设时间段内页岩气储层变化情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 基于深度学习的页岩气储层勘测方法及装置
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