| 专利号 | 2022109839558 | 申请日 | 2022-08-17 | 专利名称 | 深度学习和Eaton法耦合驱动地层孔隙压力预测方法 |
| 授权日 | 2022-10-21 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 许玉强;何保伦;管志川;刘宽;韩超;李兵硕;聂嘉骏;杨磊 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及油气钻井领域，具体是一种基于CNN‑LSTM深度学习和Eaton法耦合驱动的地层孔隙压力预测方法。通过引入CNN和LSTM结合的深度学习模型，得到了针对Eaton模型的地层孔隙压力精细化预测方法。其中，现有的CNN有极强的数据挖掘能力，结合LSTM具有记忆能力，可以将之前的数据特征与新输入的数据结合在一起。充分挖掘钻测录震多源数据与Eaton指数之间的复杂非线性关系，可基于区块内已钻井的有限实测地层压力数据，实现全井Eaton指数的精细预测，为新探区地层压力实测点较少且分布不均等条件下地层孔隙压力的准确预测提供了有效手段。 | ||||
| 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 | |||||
