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摘要:本发明属于油气勘探技术领域,特别涉及基于多元回归样本的深度学习曲线环境校正方法及系统。所述方法包括:根据井径曲线和岩石物理趋势将研究井分为高质量井和低质量井;对高质量井的数据进行处理,构建深度学习样本数据;对各高质量井的深度学习样本数据进行处理,整合生成高质量井曲线库;以高质量井曲线库位样本对深度学习模型进行训练和验证;将低质量井的测井数据输入深度学习模型进行测井曲线预测;根据预测结果对低质量井的数据进行校正。本发明解决了严重扩径等因素导致曲线长井段严重失真、深度学习模型缺乏训练样本等问题,实现了复杂测井录取环境下的测井曲线智能校正,为复杂岩性储层的勘探评价和油气藏精细描述提供技术支撑。
主权项:1.基于多元回归样本的深度学习曲线环境校正方法,其特征在于,所述方法包括:根据井径曲线和岩石物理趋势将研究井分为高质量井和低质量井;对高质量井的数据进行处理,构建深度学习样本数据;对各高质量井的深度学习样本数据进行处理,整合生成高质量井曲线库;以高质量井曲线库位样本对深度学习模型进行训练和验证;将低质量井的测井数据输入深度学习模型进行测井曲线预测;根据预测结果对低质量井的数据进行校正。
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权利要求:
百度查询: 中国石油天然气股份有限公司 基于多元回归样本的深度学习曲线环境校正方法及系统
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