本發(fā)明涉及油儲(chǔ)層勘測(cè)，尤其涉及一種基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。頁(yè)巖油作為一種重要的非傳統(tǒng)能源，其開(kāi)采和利用逐漸受到重視。其中頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)一直是油氣勘探領(lǐng)域的難題。傳統(tǒng)的滲透率預(yù)測(cè)方法，如地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、測(cè)井資料分析等，雖在一定程度上能提供預(yù)測(cè)結(jié)果，但受限于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、模型的精度等因素，其預(yù)測(cè)的精確性往往不盡如人意。

2、因此，提出一種能夠提高預(yù)測(cè)頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的精確性的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法是十分有必要的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中的滲透率預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)精確性不佳的技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的一種基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：

3、數(shù)據(jù)收集，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；

4、特征提取，提取數(shù)據(jù)中滲透率影響特征；其中影響特征包括孔隙度、滲透率、裂縫發(fā)育程度、地層壓力；

5、目標(biāo)區(qū)域劃分，根據(jù)劃分規(guī)則，將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域；其中劃分規(guī)則包括地質(zhì)特征劃分和儲(chǔ)層劃分；

6、子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)，采用學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層的滲透率；

7、目標(biāo)區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率整合，將每個(gè)子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合，形成整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)結(jié)果；

8、數(shù)據(jù)傳輸及處理。

9、其中，在數(shù)據(jù)收集，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集的步驟中：

10、采用地質(zhì)勘探、測(cè)井方式收集頁(yè)巖油儲(chǔ)層數(shù)據(jù)；其中數(shù)據(jù)包括巖石物理參數(shù)、地球物理參數(shù)、儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)特征。

11、其中，在特征提取，提取數(shù)據(jù)中滲透率影響特征的步驟之前：

12、預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理。

13、其中，在預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理的步驟中：

14、在數(shù)據(jù)清洗處理中：去除數(shù)據(jù)中異常值，異常值包括缺失、重復(fù)、無(wú)效、邏輯不合理、空白值。

15、其中，在預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理的步驟中：

16、在數(shù)據(jù)去噪處理中：識(shí)別數(shù)據(jù)中噪聲，對(duì)噪聲進(jìn)行去噪。

17、其中，在預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理的步驟中：

18、在數(shù)據(jù)歸一化處理中：統(tǒng)一清洗、去噪后數(shù)據(jù)的格式，采用歸一化公式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至目標(biāo)范圍。

19、其中，在目標(biāo)區(qū)域劃分，根據(jù)劃分規(guī)則，將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域的步驟之后：

20、為每一個(gè)子區(qū)域匹配數(shù)據(jù)及特征。

21、其中，在子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)，采用學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層的滲透率的步驟中，預(yù)測(cè)過(guò)程為：

22、構(gòu)建學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)模型包括多層感知網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

23、訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型，使用交叉驗(yàn)證防止學(xué)習(xí)模型過(guò)擬合，通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)率、批量大小超參數(shù)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型的性能；

24、優(yōu)化學(xué)習(xí)模型，搜索相同劃分規(guī)則的頁(yè)巖油儲(chǔ)層的歷史數(shù)據(jù)；

25、預(yù)測(cè)各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層的滲透率。

26、其中，在數(shù)據(jù)傳輸及處理的步驟中：

27、分別傳輸各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率和目標(biāo)區(qū)域區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率，并通過(guò)可視化方式讀取。

28、本發(fā)明的一種基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，通過(guò)數(shù)據(jù)收集，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；特征提取，提取數(shù)據(jù)中滲透率影響特征；目標(biāo)區(qū)域劃分，根據(jù)劃分規(guī)則，將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域；其中劃分規(guī)則包括地質(zhì)特征劃分和儲(chǔ)層劃分；子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)，采用學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層的滲透率；目標(biāo)區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率整合，將每個(gè)子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合，形成整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)結(jié)果；數(shù)據(jù)傳輸及處理；獲得提高預(yù)測(cè)頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的精確性的效果。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在數(shù)據(jù)收集，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集的步驟中：

3.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在特征提取，提取數(shù)據(jù)中滲透率影響特征的步驟之前：

4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理的步驟中：

5.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理的步驟中：

6.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在預(yù)處理數(shù)據(jù)，依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化處理的步驟中：

7.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在目標(biāo)區(qū)域劃分，根據(jù)劃分規(guī)則，將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域的步驟之后：

8.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)，采用學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層的滲透率的步驟中，預(yù)測(cè)過(guò)程為：

9.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在數(shù)據(jù)傳輸及處理的步驟中：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及油儲(chǔ)層勘測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)方法；數(shù)據(jù)收集，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；特征提取，提取數(shù)據(jù)中滲透率影響特征；其中影響特征包括孔隙度、滲透率、裂縫發(fā)育程度、地層壓力；目標(biāo)區(qū)域劃分，根據(jù)劃分規(guī)則，將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域；其中劃分規(guī)則包括地質(zhì)特征劃分和儲(chǔ)層劃分；子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)，采用學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)各子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層的滲透率；目標(biāo)區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率整合，將每個(gè)子區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行整合，形成整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)結(jié)果；數(shù)據(jù)傳輸及處理；通過(guò)上述方式，獲得提高預(yù)測(cè)頁(yè)巖油儲(chǔ)層滲透率的精確性的效果。

技術(shù)研發(fā)人員：吳海光,葛文峰,許鵬,劉志達(dá),馬智慧,胡天鑫,張路遙
受保護(hù)的技術(shù)使用者：東北石油大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/9/19