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一种基于一维卷积神经网络的试井模型智能识别方法

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油气井测试 2024年第2期33卷 72-78页

作者：齐占奎张新鹏刘旭亮查文舒李道伦中国石油大庆油田测试技术服务分公司黑龙江大庆163453 中国石油华北油田公司第三采油厂河北河间062450 合肥大学人工智能与大数据学院安徽合肥230601 合肥工业大学数学学院安徽合肥230026

为提高试井分析工作效率,实现试井模型的自动识别,提出了基于一维卷积神经网络(1D CNN)的试井模型智能识别方法。根据实测数据的特点,提出基于理论曲线构建样本库的原则与方法,并构建了4种常用油藏模型的训练样本库;建立了一维卷积神经... 详细信息

为提高试井分析工作效率,实现试井模型的自动识别,提出了基于一维卷积神经网络(1D CNN)的试井模型智能识别方法。根据实测数据的特点,提出基于理论曲线构建样本库的原则与方法,并构建了4种常用油藏模型的训练样本库;建立了一维卷积神经网络模型,将样本库中双对数曲线的压力变化和压力导数数据作为输入,油藏类别作为网络输出训练及优化网络,总识别准确率可达99.16%,敏感度均在98%以上。经4口井实例应用,正确识别试井模型的概率大于0.99,与二维卷积神经网络相比,1D CNN显著降低了计算复杂度和时间成本,加快了训练速度。这表明基于试井理论所构建的样本库是有效的,能满足实测数据模型识别的需求;同时证明了方法的有效性、实用性和普适性。

关键词：试井模型一维卷积神经网络智能识别深度学习自动解释模型识别样本库

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基于神经网络的偏微分方程求解方法研究综述

力学学报 2022年第3期54卷 543-556页

作者：查文舒李道伦沈路航张雯刘旭亮合肥工业大学数学学院合肥230009

神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉,生物医学,油气工程领域得到广泛应用,引发多领域技术变革.深度学习网络具有非常强的学习能力,不仅能发现物理规律,还能求解偏微分方程.近年来基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热... 详细信息

神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉,生物医学,油气工程领域得到广泛应用,引发多领域技术变革.深度学习网络具有非常强的学习能力,不仅能发现物理规律,还能求解偏微分方程.近年来基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热点.遵循于传统偏微分方程解析解、偏微分方程数值解术语,本文称用神经网络进行偏微分方程求解的方法为偏微分方程智能求解方法或偏微分方程神经网络求解方法.本文首先简要介绍偏微分方程智能求解发展历程,然后从反演未知偏微分方程与求解已知偏微分方程两个角度展开讨论,重点讨论已知偏微分方程的求解方法.根据神经网络中损失函数的构建方式,将偏微分方程求解方法分为3大类:第1类是数据驱动,主要从数据中学习偏微分方程,可以应用于恢复方程、参数反演等;第2类是物理约束,即在数据驱动的基础上,辅以物理约束,在损失函数中加入控制方程等物理规律,减少网络对标签数据的依赖,大幅提高泛化能力与应用价值;第3类物理驱动(纯物理约束),完全不使用标签数据,仅通过物理规律求解偏微分方程,目前仅适用于简单偏微分方程.本文从这3个方面介绍偏微分方程智能求解的研究进展,涉及全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等多种网络结构.最后总结偏微分方程智能求解的研究进展,给出相应的应用场景以及未来研究展望.

关键词：神经网络偏微分方程智能求解数据驱动物理约束

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基于隐含多项式曲线仿射不变量的目标识别

电子学报 2004年第12期32卷 1987-1991页

作者：吴刚李道伦南京财经大学电子商务重点实验室江苏南京210003 中国科学技术大学计算机科学与技术系安徽合肥230027

目标物体的识别和匹配在计算机视觉、图像视频压缩与传输中都有重要应用 .由于隐含多项式曲线对物体有良好的描述能力 ,因而用它识别和匹配目标物体是比较有效的 .文章首先证明了隐含多项式曲线封闭有界的充要条件定理 ,接着基于隐含多... 详细信息

目标物体的识别和匹配在计算机视觉、图像视频压缩与传输中都有重要应用 .由于隐含多项式曲线对物体有良好的描述能力 ,因而用它识别和匹配目标物体是比较有效的 .文章首先证明了隐含多项式曲线封闭有界的充要条件定理 ,接着基于隐含多项式曲线的二次分解性质 ,给出了目标物体仿射几何不变量的计算方法 .实验证明这种基于首二次因子积的仿射几何不变量准确的描述了物体的特征 ,从而能较好的设别出复杂的。

关键词：隐含多项式曲线仿射几何不变量目标识别计算机视觉

基于相关性分析的Bi-LSTM测井曲线预测方法

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2022年第5期45卷 700-706页

作者：查文舒乔奇刘子雄李道伦合肥工业大学数学学院安徽合肥230601 中海油田服务股份有限公司油田生产研究院天津300450

文章提出基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络,考虑测井曲线相关性的测井曲线预测新方法。同一口井往往可以得到反映地层与井筒属性多种测井曲线,通过分析测井曲线之间存在的相关性,根据曲线之... 详细信息

文章提出基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络,考虑测井曲线相关性的测井曲线预测新方法。同一口井往往可以得到反映地层与井筒属性多种测井曲线,通过分析测井曲线之间存在的相关性,根据曲线之间的相关性大小选择合适的训练样本,利用Bi-LSTM进行测井曲线预测。同时,测井曲线前后关联性强,Bi-LSTM可以考虑数据间的前后关联,从而提高测井曲线预测精度。实验结果表明,考虑曲线相关性的Bi-LSTM模型能减少样本数据,明显提高预测精度,均方误差相比单向长短期记忆神经网络方法能减小50%以上,具有很好的应用前景。

关键词：测井曲线相关性循环神经网络长短期记忆神经网络双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络

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基于卷积神经网络的压裂停泵数据滤波方法

合肥工业大学学报（自然科学版） 2023年第12期46卷 1717-1721页

作者：徐靓李道伦查文舒合肥工业大学数学学院安徽合肥230601

水力压裂停泵时,由于水击效应的影响,井口处压力会产生波动,此时测量得到的压力数据不能反映真实的渗流情况,不利于试井解释,需要对压裂停泵后的压力数据进行数据滤波。针对该问题,文章提出一种基于卷积神经网络的滤波方法:基于方差思想... 详细信息

水力压裂停泵时,由于水击效应的影响,井口处压力会产生波动,此时测量得到的压力数据不能反映真实的渗流情况,不利于试井解释,需要对压裂停泵后的压力数据进行数据滤波。针对该问题,文章提出一种基于卷积神经网络的滤波方法:基于方差思想,构造可表征数据离散程度的损失函数,用以约束滤波后数据的离散程度;基于停泵压力数据的物理特征,给出可保留停泵压力最高点的损失函数表征方法;在此基础上,构造一个9层的卷积神经网络模型,使得神经网络能够合理完成数据滤波。对于水平井多段压裂停泵压力数据的样本,只需进行1次合适的参数调整,同一网络框架可以完成对以上不同段压力数据的处理,且实验效果好;以均值和相对误差为参照标准,对比滤波前后的压力数据,滤波后的数据与原始数据相比,离散程度变化较小,且与原有数据相比仍能保持较小的相对误差,基本稳定在0.2%左右。该滤波方法为压裂效果评价提供了可靠数据,具有广阔的应用前景。

关键词：数据滤波神经网络自定义损失函数一维卷积水击效应水力压裂

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基于径向基神经网络的油藏反演方法

合肥工业大学学报（自然科学版） 2023年第5期46卷 713-720页

作者：周子琪查文舒李道伦刘旭亮合肥工业大学数学学院安徽合肥230601

文章提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的油藏反演方法。该方法利用抽样生成的井底压力数据构造RBF神经网络模型,由RBF神经网络预测值与实际观测值的偏差定义目标函数,再利用粒子群算法(particle swarm optimizati... 详细信息

文章提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的油藏反演方法。该方法利用抽样生成的井底压力数据构造RBF神经网络模型,由RBF神经网络预测值与实际观测值的偏差定义目标函数,再利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对其进行优化,最终得到不确定参数的最优解和反演参数。与多项式拟合方法相比,RBF神经网络方法具有更好的拟合结果和更高的精度,甚至在多项式拟合方法失效时,该方法也能得到很好的模拟结果。油田实际算例表明,该方法具有良好的拟合效果,能大幅提高反演效率,具有很好的应用前景。

关键词：油藏反演径向基(RBF)神经网络目标函数优化算法历史拟合

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基于隐含多项式曲线的物体描述与对称性检测

计算机研究与发展 2002年第10期39卷 1337-1342页

作者：吴刚李道伦南京市中兴通讯公司CDMA所OMC室南京210012 中国科学技术大学计算机科学与技术系合肥230027

物体的对称性检测是图像分析、计算机视觉中一个重要研究课题 .在形状匹配、基于模型的目标匹配、三维物体的重建、图像压缩和图像数据库检索等许多领域都有重要应用 .但是 ,对称性检测一直是计算机视觉的难题 ,至今缺少通用性好 ,能同... 详细信息

物体的对称性检测是图像分析、计算机视觉中一个重要研究课题 .在形状匹配、基于模型的目标匹配、三维物体的重建、图像压缩和图像数据库检索等许多领域都有重要应用 .但是 ,对称性检测一直是计算机视觉的难题 ,至今缺少通用性好 ,能同时检测各种对称性并且效率较高的算法 .利用隐含多项式曲线对复杂物体的良好描述能力 ,提出了基于隐含多项式曲线的物体对称性检测方法 .它将平面图形的对称性检测问题转化为对隐含多项式曲线的研究 ,理论与实验表明该算法能检测物体的各种对称性 ,算法简单。

关键词：隐含多项式曲线物体描述对称性检测计算机视觉图像分析

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基于径向基函数网络的隐式曲线

计算机研究与发展 2005年第4期42卷 599-603页

作者：李道伦卢德唐孔祥言中国科学技术大学计算机科学与技术系合肥230027 中国科学技术大学工程科学软件研究所合肥230027

将径向基函数网络与隐式曲线构造原理相结合,提出了构造隐式曲线的新方法,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数,然后用径向基函数网络对此显式函数进行逼近,最后由神经网络的仿真曲面... 详细信息

将径向基函数网络与隐式曲线构造原理相结合,提出了构造隐式曲线的新方法,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数,然后用径向基函数网络对此显式函数进行逼近,最后由神经网络的仿真曲面得到物体边界的拟合曲线.实验表明,基于径向基函数网络的隐式曲线具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力.

关键词：隐式曲线拟合径向基函数网络物体边界描述

基于二维图像和多点统计方法的多孔介质三维重构研究

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中国科学技术大学学报 2010年第3期40卷 271-277页

作者：张挺卢德唐李道伦中国科学技术大学近代力学系安徽合肥230027 中国科学技术大学石油与天然气研究中心安徽合肥230027

提出了一种基于多孔介质二维薄片图像和多点统计方法的多孔介质三维重构方法.将微米精度的多孔介质二维薄片图像作为初始的训练图像,利用多点统计方法重构其下层图像.将每次获得的下层图像作为新的训练图像,利用多点统计方法继续重构该... 详细信息

提出了一种基于多孔介质二维薄片图像和多点统计方法的多孔介质三维重构方法.将微米精度的多孔介质二维薄片图像作为初始的训练图像,利用多点统计方法重构其下层图像.将每次获得的下层图像作为新的训练图像,利用多点统计方法继续重构该训练图像的下层图像.二维重构图像的每个像素对应成三维空间的一个体素,依次叠加每层的二维重构图像得到最终的三维多孔介质图像.将该方法应用于砂岩样品的三维重构,通过与真实情况下砂岩体数据的比较发现,该方法重构的多孔介质具有与其相似的孔隙结构特征.

关键词：多点统计方法多孔介质重构训练图像