【摘 要】
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在大斜度井/水平井环境下,阵列侧向测井受钻井液侵入、地层倾角和各向异性等多种因素影响,导致测井响应复杂,需借助反演手段提取地层真实电阻率.然而,阵列侧向测井三维正演效率低,难以满足测井资料快速反演和油气藏快速评价的需求.为此,本文基于深度学习并联合混合多种群遗传(MPGA)与列文伯格马奎特(LM)算法建立了一种快速反演方法.首先从地层参数敏感性出发,基于严格的三维有限元正演算法,依次确定侵入、各向异性和地层倾角的敏感性大小;其次,引入深度学习和模型可视化技术,实现斜井各向异性地层阵列侧向测井响应的快速正演
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41974146,42074134),中国石油大学(华东)研究生创新工程(YCX2021005)资助.
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在大斜度井/水平井环境下,阵列侧向测井受钻井液侵入、地层倾角和各向异性等多种因素影响,导致测井响应复杂,需借助反演手段提取地层真实电阻率.然而,阵列侧向测井三维正演效率低,难以满足测井资料快速反演和油气藏快速评价的需求.为此,本文基于深度学习并联合混合多种群遗传(MPGA)与列文伯格马奎特(LM)算法建立了一种快速反演方法.首先从地层参数敏感性出发,基于严格的三维有限元正演算法,依次确定侵入、各向异性和地层倾角的敏感性大小;其次,引入深度学习和模型可视化技术,实现斜井各向异性地层阵列侧向测井响应的快速正演
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