摘要
本发明公开了多尺度岩石物理融合的储层饱和度测井智能评价方法及系统,该方法包括:根据柱塞岩心实验结果,构建岩心尺度子数据集;根据CT扫描及配套实验构建高分辨率数字岩心提取孔隙度、泥质含量,开展渗透性、导电性数值模拟,计算不同饱和度的渗透率、电阻率,构建孔隙尺度子数据集;根据试油测试结果,确定储层含水饱和度,并选取对应的测井值及测井解释结果,构建测井尺度子数据集;将上述三种尺度的子数据集融合起来,构建形成组合数据集;利用深度神经网络和构建的多尺度数据集,选择交叉验证训练最佳网络,并应用到新井中,预测储层含水饱和度。本发明融合了多尺度岩石物理信息的储层饱和度智能预测方法,提升了储层饱和度评价精度。
技术关键词
智能评价方法
岩心尺度
电阻率测井
构建高分辨率
试油
岩石物理数据
束缚水饱和度
CT扫描
训练深度神经网络
数字岩心模型
智能评价系统
标签
智能预测方法
多尺度
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高频干扰
风险评估模型
样本
图像分割网络
分类方法
数值模拟系统
应力场
多智能体系统
数据收集模块
可视化模块
智能评价方法
探测设备
强化学习模型
隧道
多源融合
智能评价方法
人机协同
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