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ARTIFICIAL LEARNING FRACTURE SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING PERMEABILITY OF HYDROCARBON RESERVOIRS

机译:人工学习骨折系统及预测碳氢化合物储层渗透性的方法

摘要

A method is described for predicting permeability including receiving a 3-D earth model including a volume of interest; generating 2-D property images; receiving 2-D fracture images; training a physics-guided neural network using the 2-D fracture images; and predicting permeability using the physics-guided neural network applied to the 2-D property images. The method is executed by a computer system.
机译:描述用于预测渗透率的方法,包括接受包括感兴趣体积的3-D接地模型;生成2-D属性图像;接受2-D骨折图像;使用2-D骨折图像训练物理引导的神经网络;并使用应用于二维属性图像的物理引导神经网络预测渗透率。该方法由计算机系统执行。

著录项

  • 公开/公告号US2021097390A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CHEVRON U.S.A. INC.;

    申请/专利号US202017039403

  • 发明设计人 BAOSHENG LIANG;CHAOSHUN HU;MIN LI;

    申请日2020-09-30

  • 分类号G06N3/08;G01V99;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:01:20

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