| 专利号 | 2022101169223 | 申请日 | 2022-02-08 | 专利名称 | 基于深度学习的体积压裂裂缝扩展预测方法和系统 |
| 授权日 | 2022-04-19 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 王森;孙涛;王潇;冯其红;徐世乾;李航宇;杨富康;杨雨萱;向杰 |
| 主分类号 | G06F30/27 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的体积压裂裂缝扩展预测方法和系统，涉及油气田开发技术领域，首先构建用于预测不同类型油藏裂缝扩展的U型深度残差卷积神经网络预测模型，然后将待预测油藏的裂缝扩展预测方案输入该模型，获得待预测油藏的裂缝扩展预测结果。基于U型深度残差卷积神经网络预测模型预测裂缝扩展只需要数秒的时间，克服了传统的裂缝扩展模拟方法模拟裂缝扩展过程需要几个小时甚至更长时间的缺陷，大大降低了时间成本，提高了体积压裂裂缝扩展预测效率。 | ||||
| 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 | |||||
