[发明专利]岩石可钻性预测方法、系统、存储介质及电子终端有效
| 申请号： | 201811243158.6 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109635244B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 李乾;王孝山;邱康;郭志辉;陆国琛 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工集团有限公司;中石化石油工程技术服务有限公司;中石化海洋石油工程有限公司石油工程技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06N3/045;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 高彦 |
| 地址： | 100027 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供岩石可钻性预测方法、系统、存储介质及电子终端，本发明采用非线性回归与人工神经网络相结合的方式，通过一元和多元非线性回归法首先剔除无效测井变量和无效测井参数，之后利用人工神经网络建立预测岩石可钻性的计算模型。该方法计算流程简单，岩石可钻性预测的准确性高、稳定性强、成本低，有利于现场推广和应用。 | ||
| 搜索关键词： | 岩石可钻性 预测 方法 系统 存储 介质 电子 终端 | ||
【主权项】：
1.一种岩石可钻性预测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取多个岩石可钻性级值实验数据；步骤2：建立单测井参数与岩石可钻性级值之间的一元回归模型，以基于单测井参数与岩石可钻性级值之间相关性，筛选出与岩石可钻性级值关联的多个第一有效测井参数；步骤3：建立多测井参数与岩石可钻性级值之间的多元回归模型，以从所述第一有效测井参数中筛选出满足模型显著性要求的多个第二有效测井参数；步骤4：以所述第二有效测井参数作为输入变量，且以岩石可钻性级值的实验值作为期望输出变量，建立用于预测岩石可钻性级值的第一神经网络模型，且令基于所述第一神经网络模型获得的岩石可钻性级值为岩石可钻性初步预测级值；步骤5：以所述岩石可钻性初步预测级值以及岩石特征参数作为输入变量，且以岩石可钻性级值的实验值作为期望输出变量，建立用于预测岩石可钻性级值的第二神经网络模型，且令基于所述第二神经网络模型获得的岩石可钻性级值作为岩石可钻性最终预测级值。
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