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METHOD AND SYSTEM FOR ESTIMATING IN-SITU POROSITY USING MACHINE LEARNING APPLIED TO CUTTING ANALYSIS

机译:应用于切割分析的机器学习估算原位孔隙率的方法和系统

摘要

A method for estimating in-situ porosity based on cutting images employs a neural network trained with labeled images, the labels indicating wireline porosity values. The method may be used to obtain porosity values along a vertical, deviated or horizontal well, where wireline logging data is not available or unreliable. The method uses machine learning. Training and validating the neural network may be ongoing processes in the sense that any new labeled image that becomes available can be added to the training set and the neural network being retrained to enhance its predictive performance.
机译:一种基于切割图像的现场孔隙度估算方法,该方法采用了经过标记图像训练的神经网络,其中标记指示电缆孔隙度值。该方法可用于在没有或不可靠的测井数据的情况下,沿垂直,偏斜或水平井获得孔隙度值。该方法使用机器学习。在可以将任何可用的新标​​记图像添加到训练集中以及重新训练神经网络以增强其预测性能的意义上,训练和验证神经网络可能是正在进行的过程。

著录项

  • 公开/公告号EP3731146A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-10-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CGG SERVICES SAS;

    申请/专利号EP20200315053

  • 发明设计人 ALLO FABIEN;

    申请日2020-03-26

  • 分类号G06K9/62;G01N33/24;G06K9/46;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 11:40:59

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