-
公开(公告)号：CN115657132B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211701945.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的储层预测方法及系统，属于储层预测技术领域，所述方法包括如下步骤：获取带有孔隙度数据标签信息的地震相训练数据集；分别构建轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；得到训练好的轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；将待预测的地震相图片输入训练好的轻量级地震相预测网络，得到地震相预测结果图和孔隙度初始预测结果；基于地震相预测结果图对孔隙度初始预测结果相控约束，得到基于相控的孔隙度预测结果；基于孔隙度预测结果，得到储层预测结果；所述系统用于实现所述方法记载的储存预测方法；本发明解决了在成本和样本不足条件下难以实现准确预测储层的问题。
-
公开(公告)号：CN109839659B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201811325270.4
申请日：2018-11-08
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明涉及地震资料解释领域，公开了一种对叠前深度偏移剖面进行迭代优化的方法，包括以下步骤，一、获取叠前道集数据；二、获得叠前时间偏移剖面，进行对比解释；三、获得综合初始速度场，建立速度深度模型；四、将叠前道集数据结合速度深度模型进行叠前深度偏移，获得深度剖面，建立深度域实体模型，以及剩余速度的拾取等，进一步对速度深度模型进行优化迭代，经过多次迭代后判断成像是否满意；五、分析各向异性参数，进行各向异性叠前深度偏移，利用解释结果获得构造图。本发明对于地表起伏大、地腹构造复杂、两翼侧转逆掩断裂带十分发育等复杂地质构造区域，其所获得的构造图误差小，能够更好的指导确定地下井位目标。
-
公开(公告)号：CN109839660A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811325281.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明涉及地震资料解释领域，公开了一种利用叠前道集数据建立速度深度模型的方法，包括以下步骤，一、获取叠前道集数据；二、获得叠前时间偏移剖面，进行对比解释；三、获得综合初始速度场，建立速度深度模型；四、将叠前道集数据结合速度深度模型进行叠前深度偏移，获得深度剖面，再进行对比解释，建立深度域实体模型，以及剩余速度的拾取等，进一步对速度深度模型进行优化迭代，经过多次迭代后判断成像是否满意；五、分析各向异性参数，获得叠前深度偏移剖面，利用解释结果获得构造图。本发明对于地表起伏大、地腹构造复杂、两翼侧转逆掩断裂带十分发育等复杂地质构造区域，其所获得的构造图误差小，能够更好的指导确定地下井位目标。
-
公开(公告)号：CN115657132A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211701945.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的储层预测方法及系统，属于储层预测技术领域，所述方法包括如下步骤：获取带有孔隙度数据标签信息的地震相训练数据集；分别构建轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；得到训练好的轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；将待预测的地震相图片输入训练好的轻量级地震相预测网络，得到地震相预测结果图和孔隙度初始预测结果；基于地震相预测结果图对孔隙度初始预测结果相控约束，得到基于相控的孔隙度预测结果；基于孔隙度预测结果，得到储层预测结果；所述系统用于实现所述方法记载的储存预测方法；本发明解决了在成本和样本不足条件下难以实现准确预测储层的问题。
-
公开(公告)号：CN111505715A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010337718.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度域中心入射角计算裂缝参数的方法，所述计算裂缝参数的方法至少包括如下步骤：S1:对角度域共成像点道集数据设定裂缝计算参数，并对其引入层位数据，获得各个中心入射角道集的层位数据；S2：利用各个中心入射角道集的层位数据进行裂缝强度及方向计算，经叠合得到裂缝参数平面图。本发明所取得的预测效果优于常规裂缝预测技术方法所得到的成果。利用本发明技术方法实施某区海相页岩储层的裂缝发育参数预测，并取得良好的效果，与该地区的实钻钻井资料吻合度较高，并可指导该区的水平井布设及压裂作业。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111474578A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010329612.0
申请日：2020-04-24
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用模拟测井资料进行随钻跟踪的方法。本方法利用对随钻记录所得的岩性——深度关系将其经过赋值后转换成模拟的声波与深度关系及模拟密度与深度关系曲线，利用这两种曲线进行模拟反射系数求取及反褶积计算，得到模拟合成地震记录波形，通过模拟合成地震记录标定后得到了时间——深度关系，并利用该时间——深度关系将该合成地震记录波形投进过井地震剖面上。从而知道随钻钻井在地震剖面中的轨迹形态以及知道该井是否已钻达或将要钻到目的层段。
-
公开(公告)号：CN116755141B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310419127.6
申请日：2023-04-18
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种深度域地震子波提取方法，包括以下步骤：S1、获取深度域测井数据和地震数据，对其进行插值处理，得到常速度深度域测井数据和地震数据；S2、根据常速度深度域测井数据和地震数据计算合成地震记录；S3、将合成地震记录输入卷积神经网络，得到地震子波振幅谱；S4、根据地震子波振幅谱得到地震子波，完成地震子波提取。本发明利用卷积神经网络的优势，在提取地震子波时考虑深度域测井数据和地震数据之间相关性，从而得到最优的地震子波。本发明将常速度深度域地震数据进行平滑处理，减少了地震子波向量对噪声的拟合，通过卷积神经网络输入合成地震记录，挖掘生成地震子波振幅谱，从而获得可靠的地震子波。
-
公开(公告)号：CN116500682B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310339518.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度域自适应的裂缝预测方法，涉及勘探领域，本方法基于局部的裂缝真实数据和应力数据，将裂缝转换为线条，实现降维处理，并对线条进行截断组合生成更多的裂缝，通过真实数据和测试数据训练深度神经网络，通过训练后的深度神经网络来预测线条可能性，并进行线条匹配；通过对线条进行裂缝还原，实现裂缝预测。本方法对于大面积区域，只需要获取部分裂缝数据和区域应力数据，即可进行大范围的裂缝预测，帮助对裂缝发育和分布规律的研究。
-
公开(公告)号：CN117310801A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311183463.1
申请日：2023-09-13
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度域的地层信息相控反演方法，属于地质领域，对待测地域内的地层测量数据进行筛选，剔除数据表征不完整或非地层测量数据；对保留的数据进行预处理，将预处理后的地层测量数据进行质量排序，根据质量排序选择地层测量数据提取其中的波参数；利用所选取的波参数计算不同深度处的地层测量射线运动学关系得到地层弹性界面上的物理响应特性，根据所得到的物理相应特性构建地质模型进行训练，得到满足目标函数的相控模型；对所得到的相控模型进行有色反演得到波阻抗反演体，完成地层信息深度域反演，通过深度域地子波的拆分优化解决了波传导在非均匀介质中的空变特性使得深度域反射系数与透射系数不满足线性时不变条件的问题。
-
公开(公告)号：CN116755141A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310419127.6
申请日：2023-04-18
Applicant: 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种深度域地震子波提取方法，包括以下步骤：S1、获取深度域测井数据和地震数据，对其进行插值处理，得到常速度深度域测井数据和地震数据；S2、根据常速度深度域测井数据和地震数据计算合成地震记录；S3、将合成地震记录输入卷积神经网络，得到地震子波振幅谱；S4、根据地震子波振幅谱得到地震子波，完成地震子波提取。本发明利用卷积神经网络的优势，在提取地震子波时考虑深度域测井数据和地震数据之间相关性，从而得到最优的地震子波。本发明将常速度深度域地震数据进行平滑处理，减少了地震子波向量对噪声的拟合，通过卷积神经网络输入合成地震记录，挖掘生成地震子波振幅谱，从而获得可靠的地震子波。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.049 seconds)
