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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：一种基于卷积神经网络和Eaton公式的地层孔隙压力计算方法，包括：测井曲线重叠采样；基于短时傅里叶变换的样本1D‑2D变换预处理，将一维的深度域测井曲线样本转换为二维的深频图；基于卷积神经网络的正常压实层段智能识别模型，采用数据驱动的方式，对测井曲线进行分段特征提取，识别正常压实层段；根据识别出的正常压实层段测井曲线，构建正常压实趋势线拟合方程；根据正常压实趋势线方程，采用Eaton公式进行地层孔隙压力剖面计算。本发明采用基于数据驱动和物理模型相结合的地层孔隙计算方法，避免了正常压实趋势线构建过程中存在的人为主观性，提高了地层孔隙压力的计算精度。
主权项：1.一种基于卷积神经网络和Eaton公式的地层孔隙压力计算方法，其特征在于，包括：1）选取已完钻井测井资料进行模型训练：对用于计算地层孔隙压力的测井曲线参数进行重叠采样，并分别进行短时傅里叶变换，进而得到各采样样本对应的深频图；2）将步骤1）的深频图输入卷积神经网络进行训练，实现对正常压实层段的自适应特征提取，得到正常压实层段智能识别模型；3）将目标井对应用于计算地层孔隙压力的测井曲线参数按照步骤1）进行重叠采样和短时傅里叶变换，得到各样本对应的深频图；将本步骤的样本深频图输入步骤2）中的正常压实层段智能识别模型，以识别最优正常压实层段；4）拟合构建正常压实趋势线方程，并带入Eaton公式；计算待测目标井的地层孔隙压力剖面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于卷积神经网络和Eaton公式的地层孔隙压力计算方法
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