基于双向长短期记忆网络的流体高精度识别新方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 周雪晴1,2; 张占松1,2; 朱林奇3,4 ; 张超谟1,2
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| 刊名 | 中国石油大学学报(自然科学版)
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| 出版日期 | 2021-02-05 |
| 卷号 | 45期号:01页码:69-76 |
| 关键词 | 流体识别 双向长短期记忆网络 碳酸盐岩 测井序列 |
| 英文摘要 | 碳酸盐岩储层的储集空间类型多样、储层性质复杂,导致流体的测井响应受到强非均质性的影响,给流体识别工作带来极大困难。针对该问题,提出基于测井序列信息的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)流体识别模型,从测井响应特征差异性分析及相似性分析两方面出发,确定敏感曲线,结合Bi-LSTM网络的输入要求,建立流体识别样本库,并获得基于Bi-LSTM的流体识别模型。应用该方法对鄂尔多斯盆地马家沟组进行流体识别,与单向LSTM模型及其他3类机器学习算法预测结果进行对比。结果表明:基于Bi-LSTM的流体识别模型流体识别的符合率从82.7%提高到91.5%,取得较好的应用效果;该模型既能充分利用井下对应深度测井曲线的响应值,又能兼顾测井曲线随深度的变化趋势和前后关联,最大程度避免储层纵向非均质性带来的影响,提高流体识别能力。 |
| 语种 | 中文 |
| 版本 | 出版稿 |
| 源URL | [http://ir.idsse.ac.cn/handle/183446/8965]  |
| 专题 | 深海科学研究部_深海地球物理与资源研究室 |
| 作者单位 | 1.长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室; 2.长江大学地球物理与石油资源学院; 3.中国科学院深海科学与工程研究所; 4.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周雪晴,张占松,朱林奇,等. 基于双向长短期记忆网络的流体高精度识别新方法[J]. 中国石油大学学报(自然科学版),2021,45(01):69-76. |
| APA | 周雪晴,张占松,朱林奇,&张超谟.(2021).基于双向长短期记忆网络的流体高精度识别新方法.中国石油大学学报(自然科学版),45(01),69-76. |
| MLA | 周雪晴,et al."基于双向长短期记忆网络的流体高精度识别新方法".中国石油大学学报(自然科学版) 45.01(2021):69-76. |
入库方式： OAI收割
来源：深海科学与工程研究所
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