[发明专利]基于深度卷积神经网络的剩余油分布预测方法及装置有效
| 申请号： | 202110282598.8 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113052371B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 王森;王潇;冯其红;杨雨萱;秦朝旭;梁怡普;向杰 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/27;G06Q50/02;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 肖冰滨;王晓晓 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的剩余油分布预测方法及装置，属于石油开发技术领域。所述预测方法包括：根据目标油藏所属类型油藏的地质参数和开发参数模拟建立训练数据集；利用所述训练数据集训练得到深度全卷积编码解码神经网络预测模型；采用所述深度全卷积编码解码神经网络预测模型预测目标油藏任意时刻的剩余油分布。本发明的预测方法可以通过目标油藏的地质参数和开发参数，考虑影响剩余油分布的因素和时间序列的影响，针对这一类型的油藏设置不同的数值模拟方案，通过油藏数值模拟建立数据集，然后利用深度全卷积编码解码神经网络为架构进行训练，从而实现对该类油藏任意时刻剩余油分布的快速准确预测，为油藏的高效开发提供指导。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 剩余 分布 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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