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公开(公告)号：CN112686259B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011493645.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 中国石油大学(北京) , 中国石油集团测井有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06T7/90
Abstract: 本公开提供了一种基于深度学习的岩石图像智能识别方法、装置及存储介质，方法包括：获取终端设备发送的待识别岩石图像，将该待识别岩石图像输入至预设的图像识别模型，获得待识别岩石图像对应的识别结果预测图像，并根据该识别结果预测图，对待识别岩石图像中的待识别岩石的成分进行识别。即采用模型识别的方式对岩石图像的成分进行识别，进而实现对砂岩储层的孔隙度、渗透率的分析。识别结果更加客观、准确，有效解决了现有技术中人工对砂岩储层的孔隙度、渗透率分析识别不够准确的技术问题。此外，采用模型识别的方式对岩石图像的成分进行识别，效率更高，有效提升了岩石图像的识别速度。
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公开(公告)号：CN119337133A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411245462.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 中国石油大学(北京) , 中国石油集团测井有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法及地层划分结论提取方法，涉及测井曲线数据分析技术领域。该模型训练方法包括：获取目标测井的分别指示深度、自然伽马、自然电位、声波时差及双侧向电阻率的第一测井曲线；对多个第一测井曲线进行预处理，得到对应的第二测井曲线；对多个第二测井曲线进行多尺度小波分解，得到对应的多尺度分量；将每个第二测井曲线的目标片段长度及对应的多尺度分量，输入多级双向长短时记忆网络，以训练该网络，训练完成后的网络，输出与每个第二测井曲线对应的第一地层划分结论。本申请的方法，利用测井曲线及其经小波分解得到的对应多尺度分量，训练多级双向长短时记忆网络，从而自动得出基于不同测井曲线的地层划分结论。
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公开(公告)号：CN112686259A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011493645.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 中国石油大学(北京) , 中国石油集团测井有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于深度学习的岩石图像智能识别方法、装置及存储介质，方法包括：获取终端设备发送的待识别岩石图像，将该待识别岩石图像输入至预设的图像识别模型，获得待识别岩石图像对应的识别结果预测图像，并根据该识别结果预测图，对待识别岩石图像中的待识别岩石的成分进行识别。即采用模型识别的方式对岩石图像的成分进行识别，进而实现对砂岩储层的孔隙度、渗透率的分析。识别结果更加客观、准确，有效解决了现有技术中人工对砂岩储层的孔隙度、渗透率分析识别不够准确的技术问题。此外，采用模型识别的方式对岩石图像的成分进行识别，效率更高，有效提升了岩石图像的识别速度。
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公开(公告)号：CN117552776A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210927612.X
申请日：2022-08-03
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司
IPC: E21B47/08 , E21B47/022 , E21B47/002 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开一种微电阻率扫描成像井眼几何校正的方法及系统，包括：采集电成像仪器扫描得到测试井的井径曲线和方位角；对井径曲线和方位角进行拟合，获取井眼拟合椭圆模型的参数特征，获取椭圆模型；计算椭圆方程与方位角的交点坐标，获取交点坐标在椭圆坐标系下与椭圆中心的角度；基于椭圆坐标系的旋转角度和交点坐标在椭圆坐标系下与椭圆中心的角度，获取每个极板中心的角度；基于每个极板中心的角度分别沿相反的方向进行递减和递加，判断累加弧长是否大于阈值，若是，停止累加，获取极板的左右边界所处的位置角度；若否，继续递减和递加，直至满足条件为止。本发明解决电成像仪器偏心测量数据无法校正的问题，扩大了多臂井径仪器的应用范围。
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公开(公告)号：CN111474585B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010183702.3
申请日：2020-03-16
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司
IPC: G01V1/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和岩石力学参数的气层识别方法，包括，计算岩石力学参数及测出4条测井曲线值，然后将岩石力学参数重新组合计算的结果及4条测井曲线值分别进行归一化处理；利用深度学习神经网络对归一化处理后的数据进行训练学习，将学习结果用于新井数据的计算；本发明气层识别方法很好的解决了碳酸盐岩地层和砂泥岩地层中的气层识别难题，识别精准度高，且方法简便；将地层实际的含气量进行阶段性的划分，并根据神经网络的训练结果进行预测，相对于综合含气指数法，具有更高的识别精度，而且可以半定量地计算含气量的多少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110005396B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201811512074.8
申请日：2018-12-11
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测井波列数据深度弹性校正方法，包括以下步骤：1)先进行波列测井；2)计算首波到时曲线；3)以标准深度常规测井曲线为参考对各首波到时曲线进行弹性深度校正；4)以任一固定深度首波到时为基准分别对各接收器接收到的波列首波到时进行对齐；5)对对齐后的多个接收器接收到的波列首波到时以深度校正参考曲线为基准进行弹性深度校正；6)对弹性深度矫正后的首波到时曲线以深度点D'i0为基准，重复步骤2)及3)，得需要校正的点数ΔP1j；7)根据需要校正的点数ΔP1j将弹性校正深度后各深度的波列数据首波水平移动ΔP1j个数据点，该方法能够综合考虑深度位置的校正及横向波形达到时间的校正实现测井波列数据深度的弹性校正。
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公开(公告)号：CN111474585A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010183702.3
申请日：2020-03-16
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司
IPC: G01V1/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和岩石力学参数的气层识别方法，包括，计算岩石力学参数及测出4条测井曲线值，然后将岩石力学参数重新组合计算的结果及4条测井曲线值分别进行归一化处理；利用深度学习神经网络对归一化处理后的数据进行训练学习，将学习结果用于新井数据的计算；本发明气层识别方法很好的解决了碳酸盐岩地层和砂泥岩地层中的气层识别难题，识别精准度高，且方法简便；将地层实际的含气量进行阶段性的划分，并根据神经网络的训练结果进行预测，相对于综合含气指数法，具有更高的识别精度，而且可以半定量地计算含气量的多少。
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公开(公告)号：CN109763813A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811564684.2
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司
IPC: E21B49/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多级解释图版的油气水识别方法，包括以下步骤：1)获取目标工区内构建多级解释图版的所有井次数据信息；2)根据步骤1)获得的所有井次数据信息构建一级解释图版，该解释图版至少能够区分出一种目标组分；3)从步骤2)构建的解释图版中提取无法区分的目标组分数据，然后转至步骤2)，直至所有目标组分均能被区分出为止；4)获取待识别井次目标层位的数据信息；5)将步骤4)得到的待识别井目标层位的数据信息绘制在经步骤3)得到的多级解释图版上，以确定出待识别井次目标层位的油气水类型，该方法能够准确的识别储层特征不明显的地层组分油气水类型。
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公开(公告)号：CN105528211A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510885098.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 中国石油天然气集团公司 , 中国石油集团测井有限公司
CPC classification number: G06F8/34 , G06F8/24 , G06F8/315 , G06F8/38 , G06F17/30651 , G06F17/30716
Abstract: 本发明提供了一种多语言支持的测井数据可视化方法及系统，该系统包括：测井数据组织模块，用于把测井数据组织成可视化所需要的数据格式；基础绘图组件模块，提供基础绘图组件，作为基本绘图单元可以组装成复杂度更高的可视化图件；可视化图件模块，提供常用的成熟绘图图件，满足用户的测井数据成图要求；绘图引擎模块，在指定的绘图设备上提供多语言绘制功能；绘图辅助模块，提供图件序列化、打印及图片导出功能；本发明解决不同语言开发自定义图件问题，满足现场测井处理解释应用的可视化要求。
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公开(公告)号：CN118795550A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310403613.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 中国石油天然气集团有限公司 , 中国石油集团测井有限公司
IPC: G01V1/48 , G01V1/50 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了异常测井曲线自适应重建与识别方法、系统、装置及介质，属于人工智能和地球物理测井技术领域。包括以下步骤：输入待检测的测井曲线序列；使用深度自编码器模型对输入待检测的测井曲线序列进行自适应重建，获得并输出自适应重建的测井曲线序列；获得待检测的测井曲线序列与自适应重建的测井曲线序列之间的深度误差；基于待检测的测井曲线序列与自适应重建的测井曲线序列之间的深度误差以及误差阈值，判定待检测的测井曲线序列是否正常，并获得判定结果；输出待检测的测井曲线序列的判定结果。本发明可以自动检测异常曲线数据，更好地挖掘测井曲线中的异常序列模式，有效解决在采集测井曲线数据中遇到的缺失或错误等数据异常问题。
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