【摘 要】
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针对非常规煤储层的老井低产,新井产量差异大,煤层气区块“甜点”难以用传统的测井评价方法进行判断等难题。本文通过对测井曲线、测井专家经验与真实产能级别等历史数据分析
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针对非常规煤储层的老井低产,新井产量差异大,煤层气区块“甜点”难以用传统的测井评价方法进行判断等难题。本文通过对测井曲线、测井专家经验与真实产能级别等历史数据分析,提出基于深度学习技术,开展产能级别的应用研究,最终经过实验不同的数据组织方式,结合不同的机器学习和深度学习算法(ANN、GBDT、CNN和GRU),经过反复实验提出一种新的数据组织方式(即模拟专家的“前后波形”的滑动窗口模式)将一口井单个样本转换为多个样本,将其加载到GRU算法模型中,在对64口井19200条数据经过滑动窗口模式进行重新组织后,
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