[发明专利]用于从声波数据生成预测的超声测量值的方法

权利要求书

1.一种用于预测与井相关联的超声数据的计算机实现的方法，该方法包括：

使用一个或多个处理器接收与井的内部套管相关联的声波数据；和

至少部分地基于非线性回归模型和所接收的与井的内部套管相关联的声波数据，来生成与井的外部套管相关联的预测的超声数据。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：

使用一个或多个神经网络生成非线性回归模型。

3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，使用所述一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

在多个井深度处接收与井的外部套管相关联的测量的超声数据。

4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中，使用所述一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

从接收到的与井的内部套管相关联的声波数据中识别多个井深度处的对应声波数据，从而定义针对多个井深度定义的多个声波数据和超声数据对。

5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，使用一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

利用针对多个井深度定义的多个声波数据和超声数据对训练一个或多个神经网络。

6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，使用一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

经由转移学习，对受过训练的一个或多个神经网络进行校准，以生成关于不同井和不同井深度中的一个或多个的预测的超声数据。

7.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，还包括：

至少部分地基于所测量的超声数据来估计与井的外部套管的内部套管间隙。

8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述一个或多个神经网络包括以下中的至少一个：

一个或多个卷积神经网络；和

一个或多个完全连接的神经网络。

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所接收的声波数据包括经由声波扫描工具生成的多个声波波形。

10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所预测的超声数据选自由以下组成的组：多个超声挠曲衰减(UFAK)测量值、声阻抗(AIBK)和高频声波水泥粘结测井(CBL)。

11.一种计算系统，包括构造为执行操作的一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述操作包括：

接收与井的内部套管相关联的声波数据；和

至少部分地基于非线性回归模型和所接收的与井的内部套管相关联的声波数据，来生成与井的外部套管相关联的预测的超声数据。

12.根据权利要求11所述的计算系统，还被构造为执行包括以下的操作：

使用一个或多个神经网络生成非线性回归模型。

13.根据权利要求12所述的计算系统，其中，使用一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

在多个井深度处接收与井的外部套管相关联的测量的超声数据。

14.根据权利要求13所述的计算系统，其中，使用一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

从接收到的与井的内部套管相关联的声波数据中识别多个井深度处的对应声波数据，从而定义针对多个井深度定义的多个声波数据和超声数据对。

15.根据权利要求14所述的计算系统，其中，使用一个或多个神经网络生成所述非线性回归模型包括：

利用针对多个井深度定义的多个声波数据和超声数据对来训练一个或多个神经网络。