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基于機器學習的井間連通性評價方法

998   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-03 01:00:08
本發明提出一種基于機器學習的井間連通性評價方法，包括：1)根據數值模擬技術獲取數據集，包括動態數據與靜態數據；2)對樣本數據集中的動態數據進行特征關聯性提??；3)對動態數據與儲層樣本中的靜態數據進行歸一化處理；4)將樣本數據集劃分為訓練集與測試集，并構建機器學習模型的輸入與輸出；5)使用機器學習方法對模型的權值矩陣與偏置矩陣激進行訓練，獲得訓練模型；6)驗證所述訓練模型歸一化后計算結果的準確性與有效性；7)利用所述訓練模型根據動態數據計算出的地層平均滲透率定義井間的連通系數，表征井間連通性。本發明的方法只需要油田中最容易獲取的各個井的動態生產數據得到儲層地質信息，進而得到井間連通性。
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聲明：
“基于機器學習的井間連通性評價方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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