储层参数预测方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
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相关资料
储层参数预测方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本发明公开了一种储层参数预测方法、系统、存储介质及电子设备,该方法包括以下步骤:获取目的层段的地震数据和与所述地震数据相匹配的测井数据;构建用于预测目的层段的储层参数的LSTM‑RNN循环神经网络模型;利用目的层段的地震数据和与所述地震数据相匹配的测井数据,对所述LSTM‑RNN循环神经网络模型进行训练,以优化该模型的模型参数;利用训练好的LSTM‑RNN循环神经网络模型对目的层段的储层参数进行预测。通过本发明提供的储层参数预测方法,可以有效提高地震储层参数预测的准确度和稳定性。
储层物性参数反演方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供的一种储层物性参数反演方法、装置、设备及存储介质,包括:分析浊积砂岩储层的基本岩石物理特征,得到工区浊积砂岩的性质;根据研究工区浊积砂岩的性质,对软砂岩模型进行校正;根据Gassmann流体替换方程和校正后的软砂岩模型,求得纵波速度、横波速度和密度的表达式,构成岩石物理模型;根据建立的岩石物理模型进行储层物性参数敏感度分析;基于敏感度分析结果对储层物性参数进行反演;将反演结果与实测曲线对比分析,验证结果的准确性,使反演结果更稳定且提高了计算效率。
储能参数的配置方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种储能参数的配置方法、装置、电子设备及存储介质,其方法包括:获取风电场的当前风力数据,所述当前风力数据包括:当前风速、当前风向余弦和当前风向正弦值;将所述当前风速、当所述前风向余弦和所述当前风向正弦值输入预先构建的目标动态神经网络,得到预测风力功率;基于所述预测风力功率和储能成本目标函数,确定储能的最大容量和最大功率。通过动态神经网络精准预测电力功率,在区域综合能源系统中实现储能的合理配置,从而降低储能配置的购买成本,进而降低区域风电场运营成本。
裂缝储层确定方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本申请涉及油气勘探技术领域,具体涉及一种裂缝储层确定方法、装置及电子设备,该方法首先根据目标区域的地震资料及测井资料建立初始低频模型,同时根据地震资料建立裂缝阻抗模型,然后根据初始低频模型和裂缝阻抗模型得到的混合阻抗低频模型,从而能够根据混合阻抗低频模型在纵向和横向的立体空间上刻画储层展布。对该混合阻抗低频模型进行反演得到目标区域的纵波阻抗数据体,纵波阻抗数据体能够反映目标区域的岩性、物性等信息。因此,根据纵波阻抗数据体及纵波阻抗数据体与孔隙度之间关系的关系函数则可以准确的对目标区域内部缝洞体的空间展布进
基于地质特征约束的储层参数预测方法、装置和存储介质.pdf
本发明提出了一种基于地质特征约束的储层参数预测方法、装置和计算机存储介质以及计算机设备。该方法根据目标层段的不同类型的地震属性与储层参数之间的相关度选出优势地震属性;基于优势地震属性,利用预设的波形分类网络模型将目标层段的波形按照波形特征进行分类,获得波形分类结果;以波形分类结果为约束,构建不同的地质特征所对应的不同的深度神经网络模型;将训练好的不同的深度神经网络模型融合成空变多神经网络预测模型;利用空变多网络训练模型对目标层段的储层参数进行预测。本发明能够实现对尤其是深度域储层参数的直接预测,提高储层参