[发明专利]基于人工智能算法的成岩参数预测模型训练方法和预测方法有效
| 申请号： | 202210925841.8 | 申请日： | 2022-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN115203970B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 杨磊磊;姜福杰;周子杰;徐柯;操应林;许数;宋子扬;李小伟;刘祎;王大伟 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学(北京) |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F18/214;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 许曼;贾磊 |
| 地址： | 102249*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本文提供一种基于人工智能算法的成岩参数预测模型训练方法和预测方法，包括获取多个成岩作用样本，多个成岩作用样本均包括成岩条件参数和根据成岩条件参数演化得到的实际成岩参数；根据成岩作用样本和成岩条件参数的总维度，构建成岩参数预测初始模型；利用成岩作用样本训练成岩参数预测初始模型，直至成岩参数预测初始模型得到的成岩参数预测值与实际成岩参数的误差在预设误差范围内或成岩参数预测值达到预设准确率时，得到训练好的成岩参数预测模型。本方法能够根据已有的成岩作用样本训练得到成岩参数预测模型，从而解决成岩参数预测计算量大、不确定性强、误差大，进而导致储层评价精度低，限制了油气勘探的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 算法 参数 预测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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