摘要
本申请涉及页岩油气领域,公开了一种识别页岩油气藏甜点的方法,包括以下步骤:采集岩心CT图像、三维地震数据及生产动态数据并进行跨尺度预处理;构建分数阶非局部渗流场模型表征纳米至千米级流动特征;通过李群对称性约束的神经网络预测渗流场参数;建立量子吸附效应与宏观渗流规律的跨尺度耦合模型;基于实时监测数据动态更新模型参数;执行多目标协同优化生成甜点三维分布及开发方案。本发明采用分形维数动态约束的跨尺度数据融合技术,达到了纳米孔隙与宏观裂缝网络参数精准映射的效果,通过孔隙连通分形分析,破解了CT扫描与地震反演数据空间配准失准难题。
技术关键词
识别页岩
甜点
三维地震数据
实时监测数据
采集岩心
动态更新
渗流模型
渗流规律
分数阶
集合卡尔曼滤波
地震反演数据
数据融合技术
裂缝网络
参数
纳米
图像
有机质
效应
噪声
系统为您推荐了相关专利信息
全局敏感性分析方法
配电网运行状态
电力
支持向量机算法
粒子群优化算法
二维水动力模型
历史监测数据
克里金模型
输入输出关系
数字高程模型数据
断裂检测方法
因子
传感器采集线束
实时监测数据
电磁感应传感器
间隔物
三维空间模型
斯托克斯方程
工作周期
缠绕膜
人工智能算法
PLC控制柜
多波束测深数据
多波束测深系统
激光测距仪