申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司

申请日：2022-09-16

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118265927A

主分类号：G01V5/10

分类号：G01V5/10;E21B47/053;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/09

优先权：["20210916 US 17/476,684"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：一种计算机实施的方法，使用脉冲中子源和至少三个双功能辐射探测器，洴通过预编程的神经网络和经过训练的神经网络的计算机程序来预测和比较井眼和地层西格玛。这些双功能辐射探测器既能探测中子，也能探测伽马射线，并通过预编程来利用脉冲形状甄别技术以区分中子和伽马射线。经过训练的神经网络的计算机程序产品既可用于地面系统，也可用于地下系统，如随钻测井系统中的井底组件。一旦热中子时间衰减信号和俘获伽马射线时间衰减信号被至少三双功能辐射探测器测量到，就用具有经训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备来获得真实井眼西格玛和真实地层西格玛，因为测量结果不受近井筒环境的影响。

主权项：1.一种计算机实现的方法，使用带有预编程的神经网络和经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备，以执行获得真实井眼西格玛和真实地层西格玛的操作，所述预编程的神经网络和经过训练的神经网络均有三层，所述计算机实现的方法的操作包括：初始化地面处理系统中的具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备，其中，所述地面处理系统与存储器资源、地面遥测系统、通信总线、多信道分析仪和计算系统设备相耦合；初始化核测井工具的有线或随钻测井系统，所述系统具有与至少三个双功能辐射探测器耦合的氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源，其中，每个双功能辐射探测器通过非暂时性计算机可读存储器设备并使用脉冲形状甄别技术进行预编程，所述系统还具有高压供给源、地下遥测系统、电子仪器和地下非暂时性计算机可读存储器设备；使所述氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出至少两次脉冲；从至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器中测量所述至少两个脉冲中的每一次脉冲之后的中子和中子诱导的伽马射线；使用通过非暂时性计算机可读存储器设备预编程有脉冲形状甄别技术的至少三个双功能辐射探测器，将所测量的热中子和中子诱导的伽马射线的信号分离成热中子和中子诱导的俘获伽马射线；利用地下遥测系统以及使用通过非暂时性计算机可读存储器设备预编程的至少三个双功能辐射探测器，将所分离的热中子和中子诱导的俘获伽马射线的信号发送到多信道分析仪；使用地面处理系统中的预编程的神经网络，生成针对三个双功能辐射探测器中的每一个的热中子时间频谱和中子诱导的俘获伽马射线时间频谱，其中，热中子时间频谱基本上由热中子时间衰减曲线组成，中子诱导的俘获伽马射线时间频谱基本上由中子诱导的俘获伽马射线时间衰减曲线组成；使用地面处理系统中的预编程的神经网络，在氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出脉冲之后立即利用两个指数衰减来计算曲线拟合；使用地面处理系统中的预编程的神经网络，在氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出脉冲之后立即利用中子诱导的俘获伽马射线时间衰减曲线的两个指数衰减来计算曲线拟合；利用地面处理系统中的预编程的神经网络，从热中子时间衰减曲线的计算曲线拟合和中子诱导的俘获伽马射线时间衰减曲线的计算曲线拟合中获取针对至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数；使用所获取的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数作为输入，训练具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备的第一输入层；使用加权非线性回归算法和加权回归算法，训练具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备的三个第二处理隐藏层；使用加权线性回归算法来训练具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备的第三输出层，以输出表观井眼西格玛，使用加权回归算法来训练具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备的第三输出层，以输出表观地层西格玛，然后将所述第三层的上述输出与真实井眼西格玛和真实地层西格玛的已知值进行比较；重复如下操作：使氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出脉冲；测量中子和中子诱导的伽马射线；将所测量的中子信号和所测量的中子诱导的伽马射线信号相互分离；将所分离的热中子和中子诱导的俘获伽马射线发送到多信道分析仪；获取中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数；训练具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备的第一层；训练三个第二处理隐藏层；训练第三层，直到第三层的输出与真实井眼西格玛和真实地层西格玛的已知值之间的相对差小于1％为止；使用地面处理系统中的具有预编程的神经网络的非暂时性计算机可读存储器设备来生成具有三层的经过训练的神经网络的计算机程序产品；将所生成的具有三层的经过训练的神经网络的计算机程序产品存储到地面处理系统中的存储器资源上；用所存储的具有三层的经过训练的神经网络的计算机程序产品来替换地面处理系统中的非暂时性计算机可读存储器设备中的预编程的神经网络；使所述氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出至少两次脉冲；从至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器中测量所述至少两个脉冲中的每一次脉冲之后的中子和中子诱导的伽马射线；使用通过非暂时性计算机可读存储器设备预编程有脉冲形状甄别技术的至少三个双功能辐射探测器，将所测量的热中子和中子诱导的伽马射线的信号分离成热中子和中子诱导的俘获伽马射线；利用地下遥测系统以及使用通过非暂时性计算机可读存储器设备预编程的至少三个双功能辐射探测器，将所分离的热中子和中子诱导的俘获伽马射线发送到多信道分析仪；使用地面处理系统中的预编程的神经网络，生成针对三个双功能辐射探测器中的每一个的热中子时间频谱和中子诱导的俘获伽马射线时间频谱，其中，热中子时间频谱基本上由热中子时间衰减曲线组成，中子诱导的俘获伽马射线时间频谱基本上由中子诱导的俘获伽马射线时间衰减曲线组成；使用具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备，在氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出脉冲之后立即利用热中子时间衰减曲线的两个指数衰减来计算曲线拟合；使用具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备，在氘-氚D-T中子发生器或氘-氘D-D中子发生器中子源发出脉冲之后立即利用中子诱导的俘获伽马射线时间衰减曲线的两个指数衰减来计算曲线拟合；利用具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备，从热中子时间衰减曲线的计算曲线拟合和中子诱导的俘获伽马射线时间衰减曲线的计算曲线拟合中获取针对至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数；将所获取的针对至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数输入到具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备的第一层；使用加权非线性回归算法，在具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备的三个第二处理隐藏层的第一个中处理所获取的针对至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数；使用加权非线性回归算法，在具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备的三个第二处理隐藏层的第二个中处理所获取的针对至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数；使用加权非线性回归算法，在具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备的三个第二处理隐藏层的第三个中处理所获取的针对至少三个双功能辐射探测器中的每个探测器的中子诱导的表观井眼时间衰减常数和表观地层时间衰减常数；在具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备的第三输出层中，使用加权线性回归算法来计算真实井眼西格玛和真实地层西格玛；以及使用具有经过训练的神经网络的计算机程序产品的非暂时性计算机可读存储器设备的经过训练的第三输出层的加权线性回归算法，生成真实井眼西格玛和真实地层西格玛。

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