申请/专利权人：任丘市智科石油技术有限公司

申请日：2022-10-13

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807859A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G01V9/00;G06F18/214;G06F119/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明提供一种基于机器学习的孔隙度、渗透率计算方法和系统，涉及测井计算领域；该计算方法包括：获取工区内目的井的电性数据和目的井的岩性数据；采用特征工程方法对目的井的电性数据和目的井的岩性数据进行特征处理，得到目的井的特征集；将目的井的特征集输入至优选模型，预测目的井的孔隙度和目的井的渗透率；其中，优选模型采用特征训练集和机器学习的方法建立；特征训练集采用特征工程方法对训练数据进行特征处理得到；训练数据包括工区内完工井的电性数据、完工井的岩性数据、取芯后的完工井实际检测到的孔隙度和取芯后的完工井实际检测到的渗透率；本发明能够提高计算精度。

主权项：1.一种基于机器学习的孔隙度、渗透率计算方法，其特征在于，所述计算方法包括：获取工区内目的井的电性数据和目的井的岩性数据；采用特征工程方法对所述目的井的电性数据和所述目的井的岩性数据进行特征处理，得到所述目的井的特征集；将所述目的井的特征集输入至优选模型，预测所述目的井的孔隙度和所述目的井的渗透率；其中，所述优选模型采用特征训练集和机器学习的方法建立；所述特征训练集采用特征工程方法对训练数据进行特征处理得到；所述训练数据包括工区内完工井的电性数据、完工井的岩性数据、取芯后的完工井实际检测到的孔隙度和取芯后的完工井实际检测到的渗透率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 任丘市智科石油技术有限公司 一种基于机器学习的孔隙度、渗透率计算方法和系统

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