【摘 要】
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对油藏开采领域而言,快速、准确地识别油水层有利于节省大量的人力物力,提高不可再生资源的开采率。现有的层位识别方法未能考虑测井数据的序列关系,并且对所有层位进行统一
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院,华北电力大学控制与计算机工程学院,中国科学院计算技术研究所,中国石油集团测井有限公司
【基金项目】
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国家重大科技专项(2017ZX05019005),陕西省自然科学基础研究计划(2019JM-354)资助项目
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对油藏开采领域而言,快速、准确地识别油水层有利于节省大量的人力物力,提高不可再生资源的开采率。现有的层位识别方法未能考虑测井数据的序列关系,并且对所有层位进行统一识别,导致物性相近的层位识别易混淆,识别效果存在局限性。针对测井数据的特点,本文提出基于循环神经网络(RNN)和全连接神经网络(FCNN)的多尺度油水层识别方法。该方法首先基于RNN建立粗粒度的识别模型,再通过串联FCNN的方式实现更细粒度的层位识别,不仅考虑了测井数据在空间上的关联性,同时以多尺度方法识别易混淆的层位。解决了测井数据特征提取困难
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