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基于声电联合特性和机器学习的天然气水合物饱和度评价模型
ID：1110
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 12:06:13 Hits：1750
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:58（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
水合物饱和度是天然气水合物储层定量评价的重要参数，准确计算饱和度对水合物勘探开发具有重要意义。天然气水合物沉积物中粘土含量和水合物饱和度对沉积物的电学和声学性质有显著影响，本文利用天然气水合物声电联测系统对含黏土沉积物中甲烷水合物的形成和分解进行了实验，获得了电参数和声学参数的测量结果，研究了水合物饱和度对含水合物沉积物电学和声学参数的影响；基于电声特性和集成神经网络，建立了基于机器学习的水合物饱和度评价模型。结果表明，该计算模型性能优于传统的经验模型和基于岩石物理的模型。本文提出的基于集成神经网络的联合建模方法，为电测井和声波测井联合解释储层水合物饱和度提供了思路。
Keywords
天然气水合物,饱和度,声电联合,神经网络学习,测井,机器学习
Speaker
邢东辉
工程师 广州海洋地质调查局Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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