[發明專利]用于從聲波數據生成預測的超聲測量值的方法

有效

• 申請號: 201980047210.7
• 申請日: 2019-06-07
• 公開（公告）號: CN112639248B
• 公開（公告）日: 2023-10-17
• 發明（設計）人: 朱凌晨;S.博斯;S.澤魯格
• 申請（專利權）人: 地質探索系統公司
• 主分類號: E21B41/00
• 分類號: E21B41/00;G01V1/50
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 王增強

1.一種用于預測與井相關聯的超聲數據的計算機實現的方法，該方法包括：

使用一個或多個處理器接收與井的內部套管相關聯的聲波數據；和

至少部分地基于非線性回歸模型和所接收的與井的內部套管相關聯的聲波數據，來生成與井的外部套管相關聯的預測的超聲數據。

2.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，還包括：

使用一個或多個神經網絡生成非線性回歸模型。

3.根據權利要求2所述的計算機實現的方法，其中，使用所述一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

在多個井深度處接收與井的外部套管相關聯的測量的超聲數據。

4.根據權利要求3所述的計算機實現的方法，其中，使用所述一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

從接收到的與井的內部套管相關聯的聲波數據中識別多個井深度處的對應聲波數據，從而定義針對多個井深度定義的多個聲波數據和超聲數據對。

5.根據權利要求4所述的計算機實現的方法，其中，使用一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

利用針對多個井深度定義的多個聲波數據和超聲數據對訓練一個或多個神經網絡。

6.根據權利要求5所述的計算機實現的方法，其中，使用一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

經由轉移學習，對受過訓練的一個或多個神經網絡進行校準，以生成關于不同井和不同井深度中的一個或多個的預測的超聲數據。

7.根據權利要求3所述的計算機實現的方法，還包括：

至少部分地基于所測量的超聲數據來估計與井的外部套管的內部套管間隙。

8.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中，所述一個或多個神經網絡包括以下中的至少一個：

一個或多個卷積神經網絡；和

一個或多個完全連接的神經網絡。

9.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中，所接收的聲波數據包括經由聲波掃描工具生成的多個聲波波形。

10.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中，所預測的超聲數據選自由以下組成的組：多個超聲撓曲衰減(UFAK)測量值、聲阻抗(AIBK)和高頻聲波水泥粘結測井(CBL)。

11.一種計算系統，包括構造為執行操作的一個或多個處理器和一個或多個存儲器，所述操作包括：

接收與井的內部套管相關聯的聲波數據；和

至少部分地基于非線性回歸模型和所接收的與井的內部套管相關聯的聲波數據，來生成與井的外部套管相關聯的預測的超聲數據。

12.根據權利要求11所述的計算系統，還被構造為執行包括以下的操作：

使用一個或多個神經網絡生成非線性回歸模型。

13.根據權利要求12所述的計算系統，其中，使用一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

在多個井深度處接收與井的外部套管相關聯的測量的超聲數據。

14.根據權利要求13所述的計算系統，其中，使用一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

從接收到的與井的內部套管相關聯的聲波數據中識別多個井深度處的對應聲波數據，從而定義針對多個井深度定義的多個聲波數據和超聲數據對。

15.根據權利要求14所述的計算系統，其中，使用一個或多個神經網絡生成所述非線性回歸模型包括：

利用針對多個井深度定義的多個聲波數據和超聲數據對來訓練一個或多個神經網絡。