| 专利号 | 2022113954258 | 申请日 | 2022-11-09 | 专利名称 | 一种基于深度学习的多矿物相岩心渗透率预测方法 |
| 授权日 | 2023-05-16 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 孙海;周亮;樊冬艳;张磊;姚军;杨永飞;张凯;桑茜;严侠;刘磊;罗飞;阚煜达 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的多矿物相岩心渗透率预测方法。本发明通过构建三维数字岩心并随机生成孔隙结构，利用图像分割三维数字岩心获取多个多矿物数字岩心图像后，再利用多物理场仿真模拟软件分别模拟求取各多矿物数字岩心图像所对应的渗透率，基于各多矿物数字岩心图像及其所对应的渗透率，构建多矿物数字岩心数据集，再构建SE‑ResNet18卷积神经网络，利用多矿物数字岩心数据集训练SE‑ResNet18卷积神经网络计算多矿物数字岩心图像所对应的渗透率，并将待预测多矿物岩心的图像输入至训练后的SE‑ResNet18卷积神经网络中，确定多矿物岩心的渗透率。本发明实现了多矿物相岩心渗透率的快速准确计算，降低了计算成本，为指导油田勘探开发提供了依据。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
