[发明专利]利用非监督机器学习声学数据来表征和评估井完整性的方法在审
| 申请号： | 201980048894.2 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN112654764A | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 朱凌晨;S.博斯;S.泽鲁格 | 申请（专利权）人： | 斯伦贝谢技术有限公司 |
| 主分类号： | E21B47/005 | 分类号： | E21B47/005;E21B47/107 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 王增强 |
| 地址： | 荷兰*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供了使用声学数据的无监督机器学习来表征和评估套管井的完整性的方法和系统。收集并处理由声波测井工具的接收器阵列接收的声学信号的声波波形数据，以确定声波波形数据的高维表示。高维表示被输入到无监督的机器学习系统中，以确定声波波形数据的低维表示。将聚类方法应用于低维表示以识别其中的一组聚类。基于该一组聚类，确定套管井的深度间隔的至少一个井的完整性特性。在实施例中，至少一个井完整性特性可以表征作为方位角和深度的函数的套管井的环空中的胶结物状况，并且可以用于评估套管井的深度间隔中的胶结物完整性。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 监督 机器 学习 声学 数据 表征 评估 完整性 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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