【摘 要】
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基于油气层测井知识图谱构建，提出知识驱动的神经网络油气层评价模型（KPNFE），其功能主要包括：（1）多维度多尺度地提取精细描述油气层的特征参数；（2）以图嵌入技术将这些特征参数所关联的实体、关系和属性表征为向量特征图；（3）实现油气层智能识别；（4）将专家知识有机地融入智能计算，建立潜力层推荐的评价体系与优选算法。以鄂尔多斯盆地姬塬区块所有钻遇长6段低孔低渗地层的547口井为对象，随机选取其中8
【基金项目】
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国家科技重大专项“四川盆地二叠系—中三叠统天然气富集规律与目标评价”（2016ZX05007-004）；
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基于油气层测井知识图谱构建，提出知识驱动的神经网络油气层评价模型（KPNFE），其功能主要包括：（1）多维度多尺度地提取精细描述油气层的特征参数；（2）以图嵌入技术将这些特征参数所关联的实体、关系和属性表征为向量特征图；（3）实现油气层智能识别；（4）将专家知识有机地融入智能计算，建立潜力层推荐的评价体系与优选算法。以鄂尔多斯盆地姬塬区块所有钻遇长6段低孔低渗地层的547口井为对象，随机选取其中80%的井为训练集、20%的井为验证集，KPNFE计算结果表明，验证集的解释结果与专家解释结果吻合率达94.43%，所有试油层的解释结果符合率达84.38%，较一次解释提高了13个百分点，工作时效提高了100倍以上，并择优推荐了一批有望获得工业油流的潜力层。KPNFE模型继承了专家知识和经验并对其发扬提升，有效解决了油气层识别中所存在的鲁棒性问题，且计算结果的可解释性强、准确性高，是老区高效高质量老井测井再评价工作的技术利器。
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