基于机器学习与大数据技术的地球物理测井系统

基于机器学习与大数据技术的地球物理测井系统

论文摘要

地球物理测井数据通常来自数值模拟、岩石物理实验、仪器测试、生产实践、测井数据采集、地层综合评价等,但来源不同的数据之间缺乏共享,难以实时获取和应用。为了实现源于测井研究不同领域的各类海量数据互联互通,高效、优质、低成本地解决现场测井技术问题,指导测井仪器设计、测井资料处理与实时评价,以测井大数据和机器学习技术为基础,采用针对不同模型条件下的快速优化算法,建立一个弥补时空差异、知识差异、能实时高效模拟的智能测井系统,通过实例分析了这种智能一体化测井系统的优势和发展趋势。

论文目录

  • 引 言
  • 1 智能测井系统设计
  •   1.1 系统设计特点
  •   1.2 工作原理
  •     1.2.1 大数据技术
  •     1.2.2 测井数据机器学习技术
  • 2 智能测井系统硬件物理组成
  • 3 测井系统数据流设计原理
  •   3.1 大数据的采集
  •   3.2 大数据的预处理
  •   3.3 测井数据流模块
  •   3.4 智能测井系统内部架构
  • 4 测井数据与技术模块的融合
  • 5 应 用
  •   5.1 区域多井处理
  •   5.2 测井实时模拟方法
  •   5.3 储层力学参数评价
  • 6 结论与认识
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 程希,程宇雪,程佳豪,孙柒零

    关键词: 智能测井,数据流,大数据

    来源: 西安石油大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学

    专业: 地质学,石油天然气工业

    单位: 西安石油大学地球科学与工程学院,中国石油大学(北京)经济管理学院,中国石油大学(克拉玛依)石油工程学院,中国石油集团测井有限公司

    基金: 陕西省重点研发计划项目(2019kw-056),油气藏地质与开放工程国家重点实验室(成都理工大学)基金项目(PLC20180102)

    分类号: P631.81

    页码: 108-116

    总页数: 9

    文件大小: 8978K

    下载量: 268

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