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基于機器學習的井間連通性評價方法

893 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-03 01:00:08

本發(fā)明提出一種基于機器學習的井間連通性評價方法，包括：1)根據數值模擬技術獲取數據集，包括動態(tài)數據與靜態(tài)數據；2)對樣本數據集中的動態(tài)數據進行特征關聯性提??；3)對動態(tài)數據與儲層樣本中的靜態(tài)數據進行歸一化處理；4)將樣本數據集劃分為訓練集與測試集，并構建機器學習模型的輸入與輸出；5)使用機器學習方法對模型的權值矩陣與偏置矩陣激進行訓練，獲得訓練模型；6)驗證所述訓練模型歸一化后計算結果的準確性與有效性；7)利用所述訓練模型根據動態(tài)數據計算出的地層平均滲透率定義井間的連通系數，表征井間連通性。本發(fā)明的方法只需要油田中最容易獲取的各個井的動態(tài)生產數據得到儲層地質信息，進而得到井間連通性。

聲明：

“基于機器學習的井間連通性評價方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)