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申请/专利权人：东北石油大学
摘要：本发明涉及油储层勘测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的页岩油储层渗透率的预测方法；数据收集，对目标区域的数据进行收集；特征提取，提取数据中渗透率影响特征；其中影响特征包括孔隙度、渗透率、裂缝发育程度、地层压力；目标区域划分，根据划分规则，将目标区域划分为多个子区域；其中划分规则包括地质特征划分和储层划分；子区域页岩油储层渗透率预测，采用学习模型预测各子区域页岩油储层的渗透率；目标区域页岩油储层渗透率整合，将每个子区域页岩油储层渗透率的预测结果进行整合，形成整个目标区域的区域页岩油储层渗透率预测结果；数据传输及处理；通过上述方式，获得提高预测页岩油储层渗透率的精确性的效果。
主权项：1.一种基于人工智能的页岩油储层渗透率的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：数据收集，对目标区域的数据进行收集；特征提取，提取数据中渗透率影响特征；其中影响特征包括孔隙度、渗透率、裂缝发育程度、地层压力；目标区域划分，根据划分规则，将目标区域划分为多个子区域；其中划分规则包括地质特征划分和储层划分；子区域页岩油储层渗透率预测，采用学习模型预测各子区域页岩油储层的渗透率；目标区域页岩油储层渗透率整合，将每个子区域页岩油储层渗透率的预测结果进行整合，形成整个目标区域的区域页岩油储层渗透率预测结果；数据传输及处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 基于人工智能的页岩油储层渗透率的预测方法
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