一种基于小样本学习的剩余油挖潜方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110624187.2
IPC分类号：G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04
申请日期：
2021-06-04
申请人：
中国石油大学（华东）

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著录项信息

专利名称	一种基于小样本学习的剩余油挖潜方法
申请号	CN202110624187.2	申请日期	2021-06-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-03	公开/公告号	CN113344729A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q50/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q50/00 特别适用于特定商业领域的系统或方法，例如公用事业或旅游（医疗信息学入G16H）〔2006.01，2012.01〕 G06Q50/02 农业；渔业；矿业〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;5;0;/;0;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4查看分类表>
申请人	中国石油大学（华东）	申请人地址	山东省青岛市黄岛区长江西路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国石油大学（华东）	当前权利人	中国石油大学（华东）
发明人	陈炳阳;张卫山;曾星杰;侯召祥;陈涛
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提出一种基于小样本学习的剩余油挖潜方法，主要涉及深度学习，石油勘探领域。主要步骤包含对获取的测井曲线数据进行预处理，并进行任务划分，设置支持集和查询集；设计基于小样本学习的地层划分方法，以识别单口井附近的含油储层，从而判断多口井的含油储层是否为同一地层，实现智能小层对比；设计三层循环的MAML(Model‑Agnostic Meta‑Learning)架构，解决井场间地质差异较大问题，根据地层划分所识别的油层，预测单口井附近的储集层的含油饱和度；设计基于度量学习的含油区块搜索方法，根据识别出的油层以及所预测出的该油层的含油饱和度，在横向储层中针对井网结构使用图神经网络进行特征相似度表征，进行剩余油挖潜相关研究。本发明针对地质数据样本量不足，借助小样本学习方法进行剩余油挖潜，并对元学习方法进行优化，实现有效的剩余油挖潜。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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