【摘 要】
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在对储层进行开发的过程中,认识储层了解储层参数包括储层的微观孔隙结构以及各向异性是至关重要的。为了更好地认识到储层流体在地层孔隙中的流动情况,我们通常使用孔隙度、渗透率、孔喉半径、孔隙连通性等参数量化表征该储层的渗流能力。所以在储层的开发前期,准确地计算这些参数也显得尤为重要。随着人工智能的发展,越来越多的石油领域的专家将深度学习带入到石油相关的研究中。该论文是基于深度学习和数字岩心的相关技术去预
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在对储层进行开发的过程中,认识储层了解储层参数包括储层的微观孔隙结构以及各向异性是至关重要的。为了更好地认识到储层流体在地层孔隙中的流动情况,我们通常使用孔隙度、渗透率、孔喉半径、孔隙连通性等参数量化表征该储层的渗流能力。所以在储层的开发前期,准确地计算这些参数也显得尤为重要。随着人工智能的发展,越来越多的石油领域的专家将深度学习带入到石油相关的研究中。该论文是基于深度学习和数字岩心的相关技术去预测岩心的绝对渗透率值。内容包括了通过数字岩心对已有的三块砂岩样品进行建模,并利用两种不同的计算绝对渗透率的方法对样品进行计算,分别是N-S方程流动模拟法和孔隙网络模型法,通过比较计算结果来决定后期数据库中子样品渗透率的计算方式。之后对三块砂岩原样品图像进行批量切割,从切割方式对原样品渗流能力和各向异性的影响两个方面讨论并对数据库子样品的尺寸进行选择,在此基础上建立数字岩心数据库。将建立好的数据库分为训练集和测试集带入初步搭建的卷积神经网络,并对该网络的激活函数、Droupout率、学习率等参数进行优化,之后利用优化好的神经网络进行训练与测试,比较利用卷积神经网络计算出的岩样绝对渗透率值与标准值间的误差,讨论该方法的可行性。
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