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申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日：2022-10-26
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117950025A
主分类号：G01V1/28
分类号：G01V1/28;G01V1/30;G06F18/24;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明实施例提供一种储层物性参数预测方法及装置，属于石油勘探与开发技术领域。所述方法包括：获取储层的已标签测井数据、无标签地震数据和待预测地震数据，所述待预测地震数据包括储层的弹性参数；基于所述储层的已标签测井数据和无标签地震数据，利用Adaboost算法和贪心策略，训练得到岩相预测模型，用于训练的已标签测井数据的数据量少于无标签地震数据的数据量；将所述待预测地震数据作为所述岩相预测模型的输入，得到储层的岩相分类结果；基于所述储层的每一类岩相对应的弹性参数，得到储层的物性参数。本发明的储层物性参数预测方法及装置具有储层物性参数预测精度高、实用性强的优点。
主权项：1.一种储层物性参数预测方法，其特征在于，包括：获取储层的已标签测井数据、无标签地震数据和待预测地震数据，所述待预测地震数据包括储层的弹性参数；基于所述储层的已标签测井数据和无标签地震数据，利用Adaboost算法和贪心策略，训练得到岩相预测模型；其中，用于训练的已标签测井数据的数据量少于无标签地震数据的数据量；将所述待预测地震数据作为所述岩相预测模型的输入，得到储层的岩相分类结果；基于所述储层的每一类岩相对应的弹性参数，得到储层的物性参数；其中，所述岩相预测模型采用以下步骤训练得到：S21、基于已标签测井数据，利用Adaboost算法，训练得到基础分类器；S22、利用所述基础分类器，基于贪心算法，对无标签地震数据进行数据筛选，并将筛选出的数据标记为有标签地震数据；S23、基于有标签地震数据，利用Adaboost算法，训练得到新分类器；S24、利用新分类器，基于贪心算法，对无标签地震数据进行数据筛选，并将筛选出的数据标记为新的有标签地震数据；S25、重复步骤S23-S24，直至有标签地震数据和新的有标签地震数据的总数据量达到预设数据量或者迭代次数达到预设次数；S26、基于所有的新分类器，确定岩相预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 储层物性参数预测方法及装置
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