【摘 要】
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鉴于随钻方位伽马测井面临实时数据传输的信息有限且解释难度大的问题,将人工智能与随钻测井解释相结合以提高实时数据处理的准确性和效率,阐述了具体方法并对提出的方法进行了验证和应用。通过研究方位伽马测井曲线的地层响应特征,基于小波变换模极大值的方法初步判断地层变化位置并确定动态阈值,进而得到描述地层边界的轮廓点集合。基于长短期记忆神经网络设计地层识别分类器模型,判定轮廓点集合描述地层信息的真伪,提高地层识别的准确度。结合非线性最小二乘法实现地层相对倾角的计算。方位伽马数据解释与随钻实时数据处理两方面的应用结果表
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院,中国石化胜利石油工程有限公司钻井工艺研究院,中国石化胜利石油工程有限公司测控技术研究院
【基金项目】
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中国石油重大科技项目(ZD2019-183-006),中央高校基本科研业务费专项资金(20CX05017A),国家科技重大专项“低渗透油气深层高温高压随钻测控技术”(2016ZX05021-001)。
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鉴于随钻方位伽马测井面临实时数据传输的信息有限且解释难度大的问题,将人工智能与随钻测井解释相结合以提高实时数据处理的准确性和效率,阐述了具体方法并对提出的方法进行了验证和应用。通过研究方位伽马测井曲线的地层响应特征,基于小波变换模极大值的方法初步判断地层变化位置并确定动态阈值,进而得到描述地层边界的轮廓点集合。基于长短期记忆神经网络设计地层识别分类器模型,判定轮廓点集合描述地层信息的真伪,提高地层识别的准确度。结合非线性最小二乘法实现地层相对倾角的计算。方位伽马数据解释与随钻实时数据处理两方面的应用结果表
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