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[发明专利]一种基于决策树数据挖掘算法的复杂岩性识别方法及系统-CN201710266077.7在审
发明人：谭锋奇 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2017-04-21 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于决策树数据挖掘算法的复杂岩性识别方法及系统。涉及石油勘探储层评价技术领域。所述方法包括建立密闭取心井段的岩性剖面，根据岩性剖面形成岩性识别数据集；对所述岩性识别数据集进行数据预处理；以不同的测井参数分别对应岩性识别数据集中的不同岩性；对预处理之后的岩性识别数据集中的岩性进行数据挖掘，形成树状识别模型，从而根据所述树状识别模型以及测井参数所对应的岩性对复杂岩性进行识别。本发明通过岩性剖面形成岩性识别数据集，进行统一岩性识别，并根据岩性的特点对应不同的测井参数，在对岩性识别数据集进行数据挖掘后，形成清晰明了的树状识别模型，能够在复杂岩性状况下进行精准岩性识别。
一种基于决策树数据挖掘算法复杂识别方法系统

[发明专利]一种井震融合的地层岩性反演方法-CN201710299922.0有效
发明人：高斌;穆立华;周凤鸣;赵宝银;邢文军;付兴深;杨国涛;张明;徐文会 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种井震融合的地层岩性反演方法，属于地震反演领域。该方法包括：根据测井曲线，建立测井波阻抗数据体和测井岩性数据体；根据地震资料和测井波阻抗数据体，建立地震波阻抗数据体；根据地震波阻抗数据体，建立地震岩性数据体；基于神经网络算法，对测井岩性数据体和地震岩性数据体进行对比，确定岩性融合参数体；利用岩性融合参数体，对测井岩性数据体和地震岩性数据体进行分层段加权融合，获取反演岩性体。该方法得到的反演岩性体能提高地震岩性预测的纵向分辨率，对于地层岩性预测具有重要的意义。
数据体测井反演地震岩性地层岩性岩性数据岩性融合地震波阻抗波阻抗神经网络算法纵向分辨率测井曲线地震资料加权融合预测分层体能地震

[发明专利]一种基于深度学习法的碎屑岩岩性识别方法及系统-CN202110537681.5在审
发明人：丁熊;朱家伟;杨曦冉;何鑫洋;张洋洋 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习法的碎屑岩岩性识别方法及系统，包括：获取碎屑岩岩心薄片图像数据；将经过预处理的碎屑岩岩心薄片图像数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，得到当前碎屑岩各个岩性的概率；根据最大概率来确定碎屑岩岩性系统，包括：数据集建立模块，用于获取碎屑岩岩心图像数据；数据预处理模块，主要功能对数据集经行划分、数据增强、数据标识；数据识别模块，用于将预处理模块的数据输入预先创建的LeNet‑5模型中，输出各碎屑岩岩性的识别概率；岩性获取模块，用于确定最大概率对应的碎屑岩岩性。本发明优点是：提高碎屑岩岩性识别效率及准确率，减少投入成本，为油气地质勘探提供有益的地质依据。
一种基于深度学习碎屑岩识别方法系统

[发明专利]一种岩性识别方法及系统-CN202011611215.9在审
发明人：郝明;王东辉 -专利权人：中国地质调查局成都地质调查中心
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种岩性识别方法及系统，涉及深度学习领域。一种岩性识别方法包括：建立密闭岩性剖面，根据岩性剖面形成岩性识别数据集的岩石数据样本数目的不同，将岩石数据样本进行分类及判定；根据岩石数据样本进行数据预处理，从中剔除真离群点，对岩石数据样本类型标记为有效的样本进行过采样，得到均衡的地层岩石数据集。其能够通过岩性剖面形成岩性识别数据集，进行统一岩性识别，并根据岩性的特点对应不同的参数，在对岩性识别数据集进行数据挖掘后，形成清晰明了的识别模型。此外本发明还提出了一种岩性识别系统，包括：分类及判定模块、剥离模块以及识别分类模块。
一种识别方法系统

[发明专利]基于递归特征消除融合随机森林的页岩岩性识别法及装置-CN202210894158.2有效
发明人：冯程;钟云滔;毛锐;王先虎;祁利祺;冯梓岩 -专利权人：中国石油大学（北京）
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请提供一种基于递归特征消除融合随机森林的页岩岩性识别法及装置。该方法包括：根据原始测井数据和核磁共振测井数据，获取原始岩性特征集的特征数据；基于所述原始岩性特征集的特征数据，进行递归特征消除处理，得到训练岩性特征集，所述训练岩性特征集中的特征数量小于所述原始岩性特征集中的特征数量；根据所述训练岩性特征集对应的特征数据对岩性识别模型进行训练，获取用于识别页岩的岩性的岩性识别模型，所述岩性识别模型为随机森林模型。本申请的方法结合测井数据、特征消除法和随机森林模型进行岩性识别，其准确率高且运行时间少。
基于递归特征消除融合随机森林页岩识别装置

[发明专利]一种基于集成深度学习的地震岩性识别方法-CN202110556296.5在审
发明人：王俊;曹俊兴;何晓燕 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G01V1/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成深度学习的地震岩性预测方法，属于石油地球物理勘探技术领域，所述方法包括：根据标定的目标层位，获取与所述目标层位对应的岩性数据以及井旁道地震数据；基于所述井旁地震道数据和井上的岩性数据，以井旁道地震数据为输入数据，井上的岩性数据为目标数据，建立地震岩性识别集成深度学习模型；基于所述地震岩性识别集成深度学习模型，输入待预测区域实际地震数据，即得到预测岩性。本方法通过建立地震岩性识别集成深度学习模型提取地震数据与岩性数据之间的弱地震响应特征，能够更简单高效地确定储层分布的岩性数据体，解决井间的储层预测问题，为油气勘探开发提供参考依据。
一种基于集成深度学习地震识别方法

[发明专利]一种基于X射线荧光光谱的岩性智能判识方法及装置-CN202310635071.8在审
发明人：冯涛;杨科;方振华;王世明;于振江;袁东;刘会娟;林之恒;宋章;孟少伟;赵景锋;刘园园 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于X射线荧光光谱的岩性智能判识方法及装置，方法包括以下步骤：S1.使用基于X射线荧光光谱的岩体岩性采集设备采集岩体岩性数据，并将数据导出；S2.对导出的数据进行抽取、转换和加载；S3.对转换后的数据进行降维处理；S4.向最优岩体岩性判识模型输入岩体岩性数据，确定岩体类别，最优岩体岩性判识模型的确定过程为：根据步骤S1、S2、S3以及随机森林方法构建岩体岩性判识模型，并对构建的岩体岩性判识模型进行训练，保留判识效果最优的岩体岩性判识模型。解决了对岩性判识依赖于地质人员的现场工作，人工判断识别误差大、效率低下的不足。
一种基于射线荧光光谱智能方法装置

[发明专利]一种基于数据重构预测岩性体的方法-CN201610094796.0有效
发明人：肖泽阳;范春华;梁国伟;胡伟光;沈月芳;吴蕾;王涛;王锐 -专利权人：中石化石油工程技术服务有限公司;中石化石油工程地球物理有限公司;中石化石油工程地球物理有限公司华东分公司
申请日： 2016-02-19 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G01V1/48 文献下载
摘要：一种基于数据重构预测岩性体的方法，它包括以下步骤对待测区域的地震资料进行提取和反演，获取该区域多种岩性体的预测数据体，并获得各岩性体所对应的预测数据体的门槛值；对确定门槛值后的各个预测数据体进行数据重构后加权处理，得到一个用于岩性预测的加权重构数据体，根据前述加权重构数据体获取待测区域的岩性。本发明利用重构数据体进行分析不同岩性体的空间展布情况。通过对不同预测岩性体的数据体门槛值进行设定，并对数据体上采样点进行重新赋值，再进行加权处理，进而得到加权重构数据体，该数据体更有利于分辨出不同岩性体，地质效果优于常规技术方法所预测岩性体的成果。
一种基于数据预测岩性体方法

[发明专利]一种基于CRP道集的岩性反演方法及系统-CN201910593955.5在审
发明人：章雄;周跃宗;梁虹;熊艳;李丽平;张菁蕾 -专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于CRP道集的岩性反演方法及系统，其中，该方法包括：获取测井数据；利用测井岩性解释结果、纵波阻抗测井数据及横波阻抗测井数据对目的层进行交会分析，通过坐标旋转构建测井岩性特征曲线，并建立测井岩性特征曲线以纵波阻抗和横波阻抗为变量的关系式；对CRP地震道集进行AVO属性分析，得到纵波反射数据及横波反射数据；将纵波反射数据及横波反射数据代入关系式，得到岩性特征反射数据；根据岩性特征反射数据和测井岩性特征曲线，进行叠后反演处理，获得岩性特征反演数据本方法及系统反演过程的可靠性高，反演结果的精度高，能够准确地刻画地层有利岩性的空间分布，对提高油气藏地震描述精度具有重要的应用价值。
一种基于 crp 反演方法系统

[发明专利]一种岩性的分级识别方法-CN201710375995.3有效
发明人：王鹏;魏水建;贾跃玮 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G01V1/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种岩性的分级识别方法，其包括：S1对包含k类岩性的岩心数据样本集进行广义判别分析，建立初始岩性识别模型，将初始岩性识别模型未能识别出的b类岩性划分为二级岩性，则所述岩心数据样本集包含k‑b+1类岩性；S2对包含所述k‑b+1类岩性的所述岩心数据样本集进行广义判别分析，建立一级岩性识别模型；S3将所述岩心数据样本集中包含二级岩性的样本划分为二级岩心数据样本集，对包含所述b类岩性的二级岩心数据样本集进行广义判别分析，建立二级岩性识别模型；S4通过一级岩性识别模型和二级岩性识别模型完成对整个油气藏的岩性的识别。本发明首次将核函数引入到复杂岩性的非线性判别中，并对岩性进行分级评价，进一步提高岩性识别精度。
一种分级识别方法

[发明专利]基于人工智能算法的测井数据预测油气储层岩性的方法-CN202110358040.3在审
发明人：刘唐伟 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： E21B49/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能算法的测井数据预测油气储层岩性的方法，该方法包括：对已知的岩性数据和对应的测井数据进行选取、补充、清洗和数据标准化，以得到标准化岩性数据和标准化测井数据；基于标准化岩性数据、标准化测井数据和人工智能算法进行模型训练，得到预测模型；利用所述预测模型和待预测探井的测井数据计算岩性数据，以预测油气储层岩性。该方法在具有测井数据和部分岩心数据的前提下，能够快速有效地预测中、深部油气储层的各地层岩性数据。
基于人工智能算法测井数据预测油气储层岩性方法

[发明专利]一种致密砂岩储层建模方法-CN201710680680.X有效
发明人：胡向阳;贾超;刘建党;陈舒薇;张广权 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
申请日： 2017-08-10 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种致密砂岩储层建模方法，包括：基于叠后三维地震解释资料，以钻井、测井资料为约束进行岩性反演，获得多个反演数据体；将多个反演数据体与测井解释结论对比，优选出最能体现不同岩性的反演数据体；根据测井解释出的岩性数据与优选出的反演数据体中的数值的相关性，确定岩性划分标准；基于所述岩性划分标准对三维空间中每个三维网格中的反演数据体的数值进行岩性识别，得到三维岩性数据体；在沉积相的主体中心和各边界内部的位置设置虚拟井，将虚拟井所对应的三维岩性数据体中的数值确定为虚拟井的岩性数据；将实钻井和虚拟井的岩性数据作为建模基础数据，进行随机模拟建模，得到三维储层岩相模型，达到精细描述储层的目的。
一种致密砂岩建模方法

[发明专利]一种应用于石油钻探的岩性识别方法及系统-CN202310437541.X在审
发明人：唐华风;边伟华;高有峰;张艳;黄玉龙;王璞珺 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本申请公开了一种应用于石油钻探的岩性识别方法及系统，其中方法步骤包括：在钻探过程前，采集工地中的地球物理数据；对地球物理数据进行预处理，得到处理后数据；对处理后数据进行特征提取，得到训练集和测试集；并利用训练集和测试集，构建岩性分类模型；利用岩性分类模型完成石油钻探过程前的岩性预测，得到预测结果；基于预测结果，进行钻探；并在在钻探过程中，采集岩尺数据和岩屑数据；并基于岩尺数据和岩屑数据，完成岩性识别。本申请采用多种地球物理数据，综合应用数据处理和人工智能算法进行分析处理，既能更准确地判别区分地质岩性，也有效提高了岩性识别的效率和准确性，具有广泛的应用前景和经济价值。
一种应用于石油钻探识别方法系统

[发明专利]基于卷积神经网络的测井岩性识别方法及系统-CN202010410798.2在审
发明人：熊伟;徐晨;万忠宏;李磊;高英楠;陈萍 -专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的测井岩性识别方法及系统。该基于卷积神经网络的测井岩性识别方法包括：获取当前测井数据；将当前测井数据输入预先创建的卷积神经网络框架最优模型中，得到当前测井数据的各个岩性概率；确定岩性概率的最大值对应的岩性作为当前测井数据的岩性。本发明可以快速划分岩性，提高岩性识别的效率和精度。
基于卷积神经网络测井识别方法系统

[发明专利]烃源岩有效性评价模型构建方法及烃源岩有效性评价方法-CN202110324124.5有效
发明人：庞宏;陈君青;黄胜敏;马奎友;丁旭光;张心罡;吴松;施砍园 -专利权人：中国石油大学(北京)
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G01V11/00 文献下载
摘要：本发明提供一种烃源岩有效性评价模型构建方法及烃源岩有效性评价方法。烃源岩有效性评价模型构建方法包括：获取区域典型烃源岩样品；基于获取区域典型烃源岩样品，确定实际残留烃和排烃门限残留烃量之差，进而确定各烃源岩样品的烃源岩有效性评价参数；确定各烃源岩样品的测井响应数据，并对各类型的测井响应数据与烃源岩有效性评价参数进行相关性分析，确定与烃源岩有效性评价参数相关的测井响应数据；利用支持向量机算法将与烃源岩有效性评价参数相关的测井响应数据进行模拟，建立烃源岩有效性评价参数与烃源岩有效性评价参数相关的测井响应数据的函数关系式即烃源岩有效性评价模型
烃源岩有效性评价模型构建方法

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