摘要
本发明涉及氦气资源评价技术领域,具体公开了一种基于实时数据的储层氦气资源动态评价方法,包括:获得精确氦浓度数据;对所述精确氦浓度数据进行三维建模与有限元应力场耦合分析,生成氦气分布迁移数据;基于所述氦气分布迁移数据,采用深度学习模型处理,得到氦气资源量演变数据;对所述氦气资源量演变数据进行多相流约束下的动态回采率评估与路径优化处理,生成最终开采方案;对所述最终开采方案进行策略自修正处理,最终输出动态评估与智能调控方案;本发明储层应力模拟和多相流动优化可以预测和规避潜在的开采风险,确保储层的安全开采,通过高效的资源回采和精准的资源评估,系统有助于延长储层的使用寿命。
技术关键词
动态评价方法
氦气
实时数据
Kalman滤波
深度学习模型
粒子群优化算法
应力场
卷积神经网络融合
资源评价技术
浓度监测设备
滤波去噪
智能调控
多相流动
去噪算法
气体
系统为您推荐了相关专利信息
条带
图像识别方法
图像识别技术
亮度
蛋白质表达水平
深度学习模型
工作状态数据
长短期记忆网络
光源
卷积神经网络模型
编码器模块
特征提取模块
图像分割方法
图像分割模型
高频特征
三维建筑模型
智能分析技术
视频监控图像
统一编码方法
优化搜索算法
网络流量分析
管理系统
协议
网络流量数据
非结构化特征