[发明专利]一种基于机器学习的相渗曲线预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的相渗曲线预测方法及系统，通过以测井曲线数据作为输入，将含水饱和度的端点值作为输出，建立第一相渗曲线起始点模型；以测井曲线数据和第一相渗曲线起始点模型输出的预测含水饱和度起始值作为输入，以不同含水饱和度下的相对渗透率为输出，建立第一相对渗透率模型，最终获得相渗曲线深度学习分析综合预测方法，从而将控制机制和参数隐含到模型中，无需建立相对渗透率数学模型、模拟非线性控制机制，提高了获取相渗曲线的效率，降低了相渗曲线预测成本，提高了预测精度，并为人工智能应用于反演和成像问题提供可行性验证和技术支撑，从而作为相对渗透率预测的有效工具。