[發明專利]一種精細油藏分布的勘察數據分析方法及系統在審
| 申請號： | 202011538148.2 | 申請日： | 2020-12-23 |
| 公開（公告）號： | CN112579670A | 公開（公告）日： | 2021-03-30 |
| 發明（設計）人： | 黃祖熹;何巍;馬成;袁浩;張正紅;黃凱;歐陽靜蕓;李辰;徐兵;成一;任本兵;萬麗娟;劉卉;程洋;夏冰 | 申請（專利權）人： | 成都北方石油勘探開發技術有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/2458 | 分類號： | G06F16/2458;G06F16/28;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 高俊 |
| 地址： | 610000 四川省成都市成*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 精細 油藏 分布 勘察 數據 分析 方法 系統 | ||
1.一種精細油藏分布的勘察數據分析方法，其特征在于，所述方法包括：
接收數據采集端發送的實時石油勘察數據包，根據所述實時石油勘察數據包獲取原始石油勘察數據，將所述原始石油勘察數據整理得到待分析石油數據；
將所述待分析石油數據進行轉換得到對應的石油勘察數據；
獲取當前待分析石油數據對應的當前石油勘察數據，根據預設規則獲取所述當前石油勘察數據的鄰近石油勘察數據，將當前石油勘察數據與鄰近石油勘察數據按空間順序形成原始輸入數據；
將所述原始輸入數據輸入經訓練得到的目標卷積神經網絡，得到石油分類結果；
根據所述石油分類結果得到所述當前待分析石油數據對應的石油資源區域分布結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取當前待分析石油數據對應的當前石油勘察數據，根據預設規則獲取所述當前石油勘察數據的鄰近石油勘察數據，將當前石油勘察數據與鄰近石油勘察數據按空間順序形成原始輸入數據的步驟包括：
從當前石油勘察數據的前向獲取第一預設數據的前向石油勘察數據；
從當前石油勘察數據的后向獲取第二預設數據的后向石油勘察數據；
將所述前向石油勘察數據、當前石油勘察數據、后向石油勘察數據按空間順序形成原始輸入數據。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收數據采集端發送的實時石油勘察數據包的步驟之前，還包括：
獲取測試石油勘察數據，所述測試石油勘察數據為所述終端在當前所屬環境采集并上傳的歷史石油勘察數據，所述測試實時石油勘察數據包括檢測信號頻率和對應的信號頻率標準狀態；
將所述檢測信號頻率進行轉換得到對應的頻域檢測信號頻率；
根據預設規則將各個頻域檢測信號頻率作為中心頻域檢測信號頻率，獲取各個中心頻域檢測信號頻率的鄰近頻域檢測信號頻率，將各個中心頻域檢測信號頻率與匹配的鄰近頻域檢測信號頻率按空間順序形成各個原始匹配輸入模型，將各個原始匹配輸入模型與對應的中心頻域檢測信號頻率的信號頻率標準狀態組成匹配數據；
將所述匹配數據輸入包括第一卷積層、第一降采樣層、第二卷積層、第二降采樣層、全連接層和輸出層的卷積神經網絡訓練；
直至滿足收斂條件，得到對應的模型參數生成目標卷積神經網絡。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述匹配數據輸入包括第一卷積層、第一降采樣層、第二卷積層、第二降采樣層、全連接層和輸出層的卷積神經網絡訓練的步驟包括：
將通過第三預設數目的不同卷積核對原始匹配輸入模型的局部接受域進行卷積得到的第一特征數據集合組合生成第一卷積層；
將第一降采樣層的特征圖中的多個神經元與第一卷積層的局部接受域相連，對局部接受域內特征點取最大值得到第二特征數據集合組合生成第一降采樣層；
采用全連接的方式對輸入的所述第一特征數據集合進行第四數目的不同卷積核的卷積得到第三特征數據集合組合生成第二卷積層；
將第二降采樣層的特征圖中的多個神經元與第二卷積層的局部接受域相連，對局部接受域內特征點取最大值得到第四特征數據集合組合生成第二降采樣層。
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取測試樣例石油數據，將所述測試樣例石油數據輸入所述目標卷積神經網絡，得到測試石油分類結果；
將測試石油分類結果與所述測試樣例石油數據對應的標準石油分類結果對比計算結果準確率；
如果所述結果準確率低于預設閾值，則獲取更新的匹配數據數據，重新訓練卷積神經網絡生成更新的卷積神經網絡。
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