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J-GLOBAL ID：202202232215674456   整理番号：22A0575657

深層学習ネットワークに基づく岩石物理的岩石タイピングと火山貯留層のための階層的クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Petrophysical rock typing based on deep learning network and hierarchical clustering for volcanic reservoirs

著者 (5件)： Wang Weifang (College of Geosciences, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  Wang Zhizhang (College of Geosciences, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  Leung Juliana Y. (Faculty of Engineering, Civil and Environmental Engineering Department, University of Alberta, T6G 2H5, Canada) ,  Kong Chuixian (Research Institute of Exploration and Development, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Karamay, 834000, China) ,  Jiang Qingping (Research Institute of Exploration and Development, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Karamay, 834000, China)
資料名： Journal of Petroleum Science and Engineering  (Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 210  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0412A  ISSN： 0920-4105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 国際石油価格のリバウンドによって,複雑な非砕屑性火山岩貯留層は,近年科学界から多くの注目を集めている。しかし,火山性続成作用の複雑性とその発達位置における構造活動の強度のため,火山貯留層は一般に強い不均一性を示す。特に,ブロックJinlong2の火山岩貯留層は,複雑な岩質と多様な貯留空間を有する低~低浸透率貯留層である。したがって,著者は,VGG16深層学習ネットワークと階層的クラスタリングに基づく岩石物理岩石タイピング法を提案し,それは,入力としてMCP曲線画像と物理的データを取り入れた。最初に,著者は,VGG16ネットワークにおける畳込み層および最大プール層の学習能力を用いて,各々のMICP曲線の特性を抽出した。第二に,PCA次元縮小法を通して,各画像の特徴を低次元特徴ベクトルに変換した。次に,画像特徴ベクトルの距離と物理的点の距離を新しい距離マトリックスに組み合わせ,それを階層的クラスタリングの入力として使用した。最後に,Davies Bolding IndexとSillhouette係数のスコアを用いて最終クラスタリング結果を決定した。FZIおよびFZI*法と比較して,この方法はJinlong-2ブロック火山貯留層においてより良い応用効果を有した。Jinlong2の火山岩は4タイプに分けられる。タイプ1は最良の貯留層特性を持ち,タイプ4は比較的コンパクトで,タイプ2と3は遷移ゾーンにあるが,タイプ2は貯留層浸透能力を増加させるためにいくつかの微小破壊を発達させる。そのような岩石物理学的岩石タイピングは,Jinlong-2ブロック火山貯留層の貯留層記述と貯留層評価研究に対する良好な基礎を築く。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  続成作用 ,  *ネットワーク ,  水銀 ,  *岩石 ,  砕屑堆積物 ,  *火山 ,  火山岩 ,  *クラスタ化 ,  貯留層特性 ,  浸透率 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *貯留層 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 火山貯留層 ,  VGG16 ,  水銀注入毛管圧 ,  階層的クラスタリング ,  岩石物理学的岩石タイピング

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  岩石 ,  物理 ,  タイピング ,  火山 ,  貯留層 ,  階層的クラスタリング