[发明专利]基于神经网络的储层微观孔隙结构评价方法及装置有效
| 申请号： | 201911037944.5 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110618082B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 廖广志;肖立志;李远征;赖强;张恒荣;胡向阳;梁振;刘育博 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（北京） |
| 主分类号： | G01N15/08 | 分类号： | G01N15/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 朱颖;刘芳 |
| 地址： | 102249*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于神经网络的储层微观孔隙结构评价方法及装置，该方法包括：获取基于岩心高压压汞实验得到的岩心孔隙结构数据，并岩心孔隙结构数据对应的岩心孔隙结构的类别；根据根据岩心密度与测井数据中的密度曲线将岩心深度与测井深度对齐，得到岩心对应的测井数据，继续得到预处理之后的测井数据；将预处理之后的测井数据作为输入、岩心孔隙结构的类别作为输出，对初始的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；当需要评价目标井的储层微观结构时，将目标测井数据输入所述训练好的神经网络模型，得到目标测井数据对应的孔隙类别，能够实现准确且快速的评价储层微观孔隙结构。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 微观 孔隙 结构 评价 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的储层微观孔隙结构评价方法，其特征在于，包括：/n获取基于岩心高压压汞实验得到的岩心孔隙结构数据，并对所述岩心孔隙结构数据依次进行优选、降维和聚类处理，根据聚类处理结果得到岩心孔隙结构数据对应的岩心孔隙结构的类别；/n根据岩心密度与测井数据中的密度曲线将岩心深度与测井深度对齐，得到岩心对应的测井数据，并对所述测井数据进行优选和归一化预处理，得到预处理之后的测井数据；/n将预处理之后的测井数据作为输入、岩心孔隙结构的类别作为输出，对初始的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；/n将目标测井数据输入所述训练好的神经网络模型，得到目标测井数据对应的孔隙类别。/n
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