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[發(fā)明專利]一種確定烴源巖總有機碳含量的方法、裝置、設備及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010738235.6 申請日: 2020-07-28
公開(公告)號: CN111949945B 公開(公告)日: 2023-10-17
發(fā)明(設計)人: 謝然紅;王宵宇;徐陳昱 申請(專利權)人: 中國石油大學(北京)
主分類號: G06F17/18 分類號: G06F17/18;G06N3/006;G01V11/00;G01N33/24
代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127 代理人: 周達;劉飛
地址: 102249*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 確定 烴源巖總 有機 含量 方法 裝置 設備 系統(tǒng)
【權利要求書】:

1.一種確定烴源巖總有機碳含量的方法,其特征在于,包括:

獲取常規(guī)測井數(shù)據(jù);

利用預設疊合面積模型對所述常規(guī)測井數(shù)據(jù)進行重疊處理,獲得疊合面積曲線;所述疊合面積曲線隨測井深度連續(xù)變化;

將所述疊合面積曲線輸入總有機碳含量計算模型,獲得烴源巖總有機碳含量;其中,所述總有機碳含量計算模型的超參數(shù)信息基于疊合面積曲線、粒子群優(yōu)化算法以及預設總有機碳含量數(shù)據(jù)預先訓練獲得,所述預設總有機碳含量數(shù)據(jù)基于對烴源巖的巖芯樣本分析獲得。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用預設疊合面積模型對所述常規(guī)測井數(shù)據(jù)進行重疊處理,獲得疊合面積曲線,包括:

將所述常規(guī)測井曲線進行分組,獲得預設數(shù)量的分組曲線;其中,每一分組曲線中包括兩條不同曲線,所述常規(guī)測井曲線包括聲波時差曲線、補償中子曲線、密度曲線、電阻率曲線和自然伽馬曲線;

基于所述預設疊合面積模型,將所述每一分組曲線中的兩條曲線進行重疊,獲得疊合面積曲線。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述預設疊合面積模型為:

其中,AC、CNL、GR、RT和DEN分別表示聲波時差曲線、補償中子曲線、自然伽馬曲線、電阻率曲線和密度曲線,ACleft、CNLleft、GRleft、RTleft、DENleft分別表示聲波時差曲線、補償中子曲線、自然伽馬曲線、電阻率曲線和密度曲線的左刻度值,ACright、CNLright、GRright、RTright、DENright分別表示聲波時差曲線、補償中子曲線、自然伽馬曲線、電阻率曲線和密度曲線的右刻度值,ΔS1、ΔS2、ΔS3、ΔS4、ΔS5和ΔS6分別表示6種組合的疊合面積曲線值。

4.一種總有機碳含量計算模型的訓練方法,其特征在于,包括:

構建預設支持向量回歸模型;所述預設支持向量回歸模型包括超參數(shù)信息;

獲取常規(guī)測井數(shù)據(jù)和預設總有機碳含量數(shù)據(jù),所述預設總有機碳含量數(shù)據(jù)基于對烴源巖的巖芯樣本分析獲得;

利用預設疊合面積模型對所述常規(guī)測井數(shù)據(jù)進行重疊處理,獲得疊合面積曲線;所述疊合面積曲線隨測井深度連續(xù)變化;

基于所述疊合面積曲線、粒子群優(yōu)化算法以及所述預設總有機碳含量數(shù)據(jù)對所述預設支持向量回歸模型的超參數(shù)信息進行訓練,獲得總有機碳含量計算模型。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述疊合面積曲線、粒子群優(yōu)化算法以及所述預設總有機碳含量數(shù)據(jù)對所述預設支持向量回歸模型的超參數(shù)信息進行訓練,獲得總有機碳含量計算模型,包括:

確定第k次迭代過程中每個粒子的位置信息;

將所述位置信息作為第k次迭代過程中所述預設支持向量回歸模型的超參數(shù)信息,基于預設適應度函數(shù)獲得每個粒子的適應度值;其中,預設適應度函數(shù)為交叉驗證法中測試集誤差的平均值,所述測試集中包括疊合面積曲線和預設總有機碳含量數(shù)據(jù);

根據(jù)k次迭代過程中相同粒子對應的適應度值,確定第k次迭代過程中每個粒子的最優(yōu)適應度值;其中,所述最優(yōu)適應度值為k次迭代過程中相同粒子對應的適應度值中的最小值;

根據(jù)k次迭代過程中所有粒子對應的所有適應度值,確定第k次迭代過程中的目標適應度值;其中,所述目標適應度值為k次迭代過程中所有粒子對應的所有適應度值中的最小值;

根據(jù)第k次迭代過程中的所述目標適應度值和每個粒子的最優(yōu)適應度值,更新每個粒子的速度信息和位置信息;

判斷是否達到預設迭代次數(shù),確定達到時,獲取每個迭代過程對應的目標適應度值,并計算相鄰迭代過程對應的目標適應度值的差,獲得目標適應度值的變化信息;

根據(jù)所述變化信息與預設閾值的關系,確定目標粒子的位置信息;

將所述目標粒子對應的位置信息作為所述預設支持向量回歸模型的超參數(shù)信息,獲得所述總有機碳含量計算模型。

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