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多尺度岩石物理融合的储层饱和度测井智能评价方法及系统 

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申请/专利权人:中国地质大学(北京)

摘要:本发明公开了多尺度岩石物理融合的储层饱和度测井智能评价方法及系统,该方法包括:根据柱塞岩心实验结果,构建岩心尺度子数据集;根据CT扫描及配套实验构建高分辨率数字岩心提取孔隙度、泥质含量,开展渗透性、导电性数值模拟,计算不同饱和度的渗透率、电阻率,构建孔隙尺度子数据集;根据试油测试结果,确定储层含水饱和度,并选取对应的测井值及测井解释结果,构建测井尺度子数据集;将上述三种尺度的子数据集融合起来,构建形成组合数据集;利用深度神经网络和构建的多尺度数据集,选择交叉验证训练最佳网络,并应用到新井中,预测储层含水饱和度。本发明融合了多尺度岩石物理信息的储层饱和度智能预测方法,提升了储层饱和度评价精度。

主权项:1.多尺度岩石物理融合的储层饱和度测井智能评价方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:根据柱塞岩心实验的孔隙度、渗透率、泥质含量实验及电阻率实验测量结果,构建以含水饱和度为标签的岩心尺度子数据集;S2:根据CT扫描及配套实验构建高分辨率数字岩心,提取孔隙度、泥质含量,针对不同含水饱和度数字岩心开展渗透性、导电性数值模拟,计算不同饱和度的渗透率、电阻率,构建以含水饱和度为标签的孔隙尺度子数据集;S3:根据试油测试结果,确定储层含水饱和度,并选取对应的电阻率测井值及孔隙度、渗透率、泥质含量测井解释结果,构建以含水饱和度为标签的测井尺度子数据集;S4:融合步骤S1、S2和S3中的三种尺度的岩石物理数据集,构建组合数据集;S5:利用深度神经网络和构建的多尺度数据集,选择交叉验证训练最佳网络,并应用到新井中,预测储层含水饱和度。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国地质大学(北京) 多尺度岩石物理融合的储层饱和度测井智能评价方法及系统

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