刘烨
- 作品数：25 被引量：120H指数：6
- 供职机构：西安石油大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程环境科学与工程更多>>
- 华庆长6油藏CO2驱泡沫体系评价研究
- 随着低渗油藏所占比例的不断增长，加之低渗油藏开采难度大，如何合理高效开采低渗油气藏成为重要课题。 根据华庆长6的油藏特性，首先开展6种起泡剂进行性能优化评价实验，包括初选、浓度、温度、耐盐性、耐油性这五个方面的测试，最...
- 刘烨
- 关键词：低渗油气藏油气开采起泡剂
- 文献传递
- 一种基于GPU端加速的粒子群优化方法、系统、设备及介质
- 一种基于GPU端加速的粒子群优化方法、系统、设备及介质，该方法首先将数据初始化操作迁移到GPU端，减少IO的损失，随后又加入了线程自适应与线程复用模块，从线程管理角度进一步提高了传统PSO算法在大量粒子并行计算过程中的执...
- 刘烨伍佳杨硕鹏张富强
- 基于Attention-LSTM的机械钻速时序特征表征与预测方法
- 基于Attention‑LSTM模型机械钻速时序特征表征与预测方法，包括以下步骤：步骤S1、选取某地区采集的三口井的钻井数据，数据以米为单位来作为时间序列数据集的间隔单位，使用其获取到属性数据进行对井的钻速预测；步骤S2...
- 刘烨张富强杨硕鹏伍佳朱文瑞韩雨伯
- 基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构被引量：14
- 2015年
- 由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。
- 程国建殷娟娟刘烨李小和马微
- 关键词：数字岩心图像处理多点地质统计学
- 基于概率神经网络的岩石薄片图像分类识别研究被引量：21
- 2013年
- 为实现岩石薄片图像孔隙识别的自动化,提出了一种基于聚类分割和神经网络相结合的分类识别方法。首先在图像中应用Kmeans聚类分割算法,将岩石图像分割为背景岩石和目标孔隙两类,并分别提取足够特征进行分类测试,效果良好。其次选100幅岩石图像,每组5幅图像共20组,每组200个数据进行验证。实验表明,建立好的概率神经网络可以准确分类识别出目标孔隙,识别平均正确率为95.12%,已达到实际应用需要。
- 程国建杨静黄全舟刘烨
- 关键词：概率神经网络模式识别
- 一种基于联邦学习框架和双向LSTM的钻井数据机械转速预测方法、系统、设备及介质
- 一种基于联邦学习框架和双向LSTM的钻井数据机械转速预测方法、系统、设备及介质，方法包括：将石油钻井的数据进行处理，得到最终的训练集和测试集，构建基于联邦学习框架和双向LSTM模型，得到初步预测结果，根据初步预测结果，构...
- 刘烨张家丰
- 基于神经网络的测井曲线砂体解释与应用研究
- 2015年
- 为解决测井曲线人工砂体解释工作的繁琐性与主观性影响,提出一种基于测井曲线中砂体统计参数的自动解释方法,用于测井曲线的砂体分类工作。以工区内已解释砂体的统计参数作为神经网络训练数据,选择孔隙度、渗透率、含气饱和度、泥质含量、砂厚和深度作为输入,输出是对应砂体的解释结果。使用鄂尔多斯盆地某区块1 000余组测井曲线砂体样本数据对神经网络进行训练,选择2组不同的砂体数据测试神经网络的自动解释及其应用效果,结果表明该方法对测井曲线砂体自动分类的正确率分别为92.4%和89.8%。实验数据测试证明,该方法能够自动、快速地实现测井曲线砂体解释,从而协助工程人员进行可靠、高效的砂体识别与分类工作。
- 刘烨郭超马微程国建
- 关键词：测井解释神经网络鄂尔多斯盆地
- 一种基于上下文编码器的油气图像脱敏方法
- 一种基于上下文编码器的油气图像脱敏方法，其步骤包括：(1)、制作供网络训练使用的图像数据集；(2)、构造网络模型，包括生成网络模型和对抗网络模型；(3)、构造网络联合损失函数；(4)、模型迭代优化过程；(5)、得到结果模...
- 刘烨李帆田亚娟曹杰张启迪李荣郭开睿任辉李学勇吕锦涛刘天阳
- 一种基于生成对抗网络的油藏数值模拟增强方法、系统、设备及介质
- 一种基于生成对抗网络的油藏数值模拟增强方法、系统、设备及介质，方法包括：生成渗透率网格数据及其压力模拟结果并将其划分为训练集数据和测试集数据，将浅层数值特征提取模块、深层数值特征提取模块以及数值重构模块进行融合构建生成器...
- 刘烨杨硕鹏伍佳张富强
- 基于支持向量机的辫状河测井沉积微相识别被引量：6
- 2016年
- 辫状河沉积环境下的单井沉积微相解释工作易受其繁琐性与主观性影响。提出一种基于测井曲线针对辫状河沉积环境的沉积微相自动识别方法,用于单井沉积微相解释,为后续储层精细描述以及地质建模提供依据。以工区内测井曲线为基础,通过对地层单元内的测井数据进行分析,得到统计参数作为支持向量机训练的输入参数,输出对应的沉积微相解释结果。使用鄂尔多斯盆地某区块1 944组沉积微相样本数据对支持向量机进行训练,验证集由另外648组样本数据组成。2组数据集被选用于测试训练后的支持向量机在沉积微相自动识别方面的应用效果,其中第1组由648组样本数据组成,来自与训练集验证集同一区域,用于测试支持向量机对沉积微相识别效果;另外一组数据集由816组来自于不同区域的样本数据组成,用于测试方法的泛化性。结果表明该方法对2组测试集分类的正确率分别能够达到95.4%和93.1%。该方法在单井沉积微相自动识别方面具有足够的准确性与可靠性。
- 赵忠军刘烨王凤琴张志刚任攀虹
- 关键词：测井解释沉积微相支持向量机鄂尔多斯盆地
