文献类型：期刊文章

作　　者：宋文广[1,2] 李振智[1] 陈汉林[1] 郭海敏[2]

机构地区：[1]中石化中原石油工程有限公司地球物理测井公司,河南濮阳457001 [2]油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),湖北武汉430100

出　　处：《新疆大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家科技重大专项课题子课题(2011ZX05020-006);湖北省科技厅课题(产液剖面流体物性大数据获取与处理方法研究);中石化中原石油工程有限公司课题(水平井产出剖面解释技术研究)

年　　份：2016

卷　　号：33

期　　号：3

起止页码：270-274

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：生产测井数据解释过程中遇到测量数据不完整的生产井时,解释人员往往会主观加上人为因素,凭借经验进行解释,其结论是否合理需要进一步研究.文章提出基于生产测井大数据平台,提出一种流体物性参数深度学习处理方法,很好的解决了前述问题,科学合理的完善了生产测井数据中不足之处.由于生产测井解释中关键参数流体物性值计算不准确,直接导致生产测井解释精度偏低,不能解决生产实践问题.传统的计算方法,是利用在特定环境中分析出的公式来计算流体物性值,这些公式多有一定局限性、不能通用.研究流体物性参数深度学习大数据处理方法,设计新的计算模型,能综合考虑不同地区的井况特色,结合深度学习算法自适应调整模式,形成一套科学合理的算法系统弥补测量中的不足,达到准确计算地层原油物性参数值的目的.通过对生产测井数据的验证,其计算精度达到95%,满足测井解释的生产需求,能提高产液剖面解释精度,为提高油气增产提供有力的科学依据.

关 键 词：生产测井解释  大数据处理  深度学习  

分 类 号：TP1] TP3]