[1]齐占奎,张新鹏,刘旭亮,等. 一种基于一维卷积神经网络的试井模型智能识别方法[J].油气井测试,2024,33(02):72-78.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2024.02.012]
　[J].Well Testing,2024,33(02):72-78.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2024.02.012]
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 一种基于一维卷积神经网络的试井模型智能识别方法()

《油气井测试》[ISSN:1006-6977/CN:12-1485/TE]

卷:
33卷
期数:
2024年02期
页码:
72-78
栏目:
出版日期:
2024-04-25

文章信息/Info

文章编号:
1004-4388(2024)02-0072-07
作者:
 齐占奎 1; 张新鹏 2; 刘旭亮 3; 查文舒 4; 李道伦 4
 1.中国石油大庆油田测试技术服务分公司 黑龙江大庆 163453
2.中国石油华北油田公司第三采油厂 河北河间 062450
3.合肥大学人工智能与大数据学院 安徽合肥 230601
4.合肥工业大学数学学院 安徽合肥 230026
关键词:
 ; 试井模型; 一维卷积神经网络; 智能识别; 深度学习; 自动解释; 模型识别; 样本库
分类号:
TE353
DOI:
10.19680/j.cnki.1004-4388.2024.02.012
文献标志码:
B
摘要:
 为提高试井分析工作效率，实现试井模型的自动识别，提出了基于一维卷积神经网络(1D CNN)的试井模型智能识别方法。根据实测数据的特点，提出基于理论曲线构建样本库的原则与方法，并构建了4种常用油藏模型的训练样本库；建立了一维卷积神经网络模型，将样本库中双对数曲线的压力变化和压力导数数据作为输入，油藏类别作为网络输出训练及优化网络，总识别准确率可达99.16%，敏感度均在98%以上。经4口井实例应用，正确识别试井模型的概率大于099，与二维卷积神经网络相比，1D CNN显著降低了计算复杂度和时间成本，加快了训练速度。这表明基于试井理论所构建的样本库是有效的，能满足实测数据模型识别的需求；同时证明了方法的有效性、实用性和普适性。

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　[J].Well Testing,2025,34(02):63.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2025.05.010]

备注/Memo

备注/Memo:
 2023-11-05收稿, 2023-12-20修回, 2024-02-20接受, 2024-04-20 网络版发表
国家自然科学基金项目（1217020361）；
大庆油田项目“水驱常规试井资料智能解释系统研究”（dqp-2020-cs-ky-002）
齐占奎，男，1976年出生，高级工程师，工程硕士，2001年毕业于西南石油学院，现主要从事试井解释方法研究工作。
电话：0459-5576175，13089042201，Email:dlts_qizk@petrochina.com.cn。通信地址：黑龙江省大庆市让胡路区西柳街4号监测信息解释评价中心，邮政编码：163453。
更新日期/Last Update: 2024-05-16