本文關(guān)鍵詞： 深度學(xué)習(xí) 核磁共振測(cè)井 滲透率 深度置信網(wǎng)絡(luò) 深度置信-核極限學(xué)習(xí)機(jī)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于低孔低滲儲(chǔ)層孔隙結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,現(xiàn)有核磁共振(NMR)測(cè)井滲透率模型對(duì)于低孔低滲儲(chǔ)層預(yù)測(cè)精度不高。為此,提出一種融合深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)算法與核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)算法的滲透率預(yù)測(cè)方法。該方法首先對(duì)DBN模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后將KELM模型作為預(yù)測(cè)器放置在訓(xùn)練好DBN模型后,利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練,最終形成深度置信-核極限學(xué)習(xí)機(jī)(DBKELMN)模型�？紤]到該模型需充分利用反映孔隙結(jié)構(gòu)的橫向弛豫時(shí)間譜信息,將離散化后的核磁共振測(cè)井橫向弛豫時(shí)間譜作為輸入,滲透率作為輸出,確定NMR測(cè)井橫向弛豫時(shí)間譜與滲透率的函數(shù)關(guān)系,并基于該函數(shù)關(guān)系對(duì)儲(chǔ)層滲透率進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)例應(yīng)用表明,融合DBN算法與KELM算法的滲透率預(yù)測(cè)方法是有效的,預(yù)測(cè)樣本的平均絕對(duì)誤差(MAE)較斯倫貝謝道爾研究中心(SDR)模型降低了0.34。融合DBN算法與KELM算法的滲透率預(yù)測(cè)方法可提高低孔滲儲(chǔ)層滲透率預(yù)測(cè)精度,可應(yīng)用于油氣田勘探開(kāi)發(fā)。
[Abstract]:Due to the complexity of pore structure in low porosity and low permeability reservoirs, the existing nuclear magnetic resonance (NMR) logging permeability model is not accurate in predicting low porosity and low permeability reservoirs. This paper presents a permeability prediction method based on the fusion of depth confidence network (DNN) algorithm and kernel limit learning machine (KELM) algorithm. Firstly, the DBN model is pre-trained, and then the KELM model is placed as a predictor after the DBN model is trained. Using the training data for supervised training, the depth confidence nuclear limit learning machine (DBKELMN) model is formed. Considering that the model needs to make full use of the transverse relaxation time spectrum information which reflects the pore structure, The transversal relaxation time spectrum of NMR logging is taken as input and permeability as output, and the function relationship between transverse relaxation time spectrum and permeability of NMR log is determined. Based on the function relation, the reservoir permeability is forecasted. The application shows that the permeability prediction method based on DBN algorithm and KELM algorithm is effective. The mean absolute error (mae) of the predicted samples is 0.34 less than that of the Schlumbersheidel Research Center. The permeability prediction method combining the DBN algorithm and the KELM algorithm can improve the prediction accuracy of the permeability of the low porosity and permeability reservoirs and can be applied to the exploration and development of oil and gas fields.
【作者單位】： 油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(長(zhǎng)江大學(xué));長(zhǎng)江大學(xué)地球物理與石油資源學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013CFB396) 中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大專項(xiàng)(2013E-38-09) 長(zhǎng)江大學(xué)教育部實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(K2016-09)~~
【分類號(hào)】：P631.81;TP181

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本文編號(hào)：1503390