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申请/专利权人：西南石油大学
申请日：2024-12-26
公开（公告）日：2025-01-24
公开（公告）号：CN119357718A
专利技术分类：..聚类技术[2023.01]
专利摘要：本发明公开了一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法，涉及深度学习与采油结合的技术领域。包括以下步骤：获取同区块已压裂井的破裂压力数据以及与破裂压力相关的测井参数，并将破裂压力和测井参数进行匹配，并对数据进行预处理得到初始数据；基于CAE‑SOM自组织映射神经网络，对初始数据进行聚类，得到不同地质条件下的样本类别；基于生成对抗网络，对任一地质条件下的样本类别均进行扩充得到训练集；结合注意力机制，对Transformer模型进行训练，并利用训练后的Transformer预测模型对该本区块储层的破裂压力进行预测。本发明能够准确地利用有限的的破裂压力数据进行预测，从而提供了一种更高效的方法来为压裂设计及分段分簇优化提供强有力的支持。
专利权项：1.一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取同区块已压裂井的破裂压力数据以及与破裂压力相关的测井参数，并将破裂压力和测井参数进行匹配，并对数据进行预处理得到初始数据；S2、基于CAE-SOM自组织映射神经网络，考虑储层的非均质性，对初始数据进行聚类，得到不同地质条件下的样本类别；S3、基于生成对抗网络，对任一地质条件下的样本类别均进行扩充得到训练集；S4、结合全局注意力和局部注意力机制，利用任一地质条件下的训练集对Transformer模型进行训练，最终得到任一地质条件下的Transformer预测模型；S5、确定目标井的样本类别，并利用该样本类别对应的Transformer预测模型对其破裂压力进行预测。
百度查询： 西南石油大学 一种改进Transformer架构的致密砾岩储层破裂压力智能预测方法
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