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DOWNHOLE CEMENT EVALUATION USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

机译:基于人工神经网络的井下水泥评价

摘要

Evaluation of borehole annulus cement quality is performed by an artificial neural network configured to estimate one or more cement attributes based on a radiation response of the annulus cement. A plurality of attributes indicative of quality of cement in the annulus can be estimated or derived based on gamma radiation response information (such as a gamma spectrum of the annulus cement). The artificial neural network is trained to perform the estimation by provision to the artificial neural network of training data from multiple example boreholes. The training data can include empirical data and/or simulation data.
机译:钻孔环形水泥质量的评估是通过人工神经网络进行的,该人工神经网络配置为基于环形水泥的辐射响应来估算一种或多种水泥属性。可以基于伽马辐射响应信息(例如,环形水泥的伽马光谱)来估计或导出指示环形水泥的质量的多个属性。通过将来自多个示例井眼的训练数据提供给人工神经网络,对人工神经网络进行训练以执行估计。训练数据可以包括经验数据和/或模拟数据。

著录项

  • 公开/公告号US2019010800A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-01-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HALLIBURTON ENERGY SERVICES INC.;

    申请/专利号US201616066502

  • 发明设计人 YIKE HU;WEIJUN GUO;

    申请日2016-03-11

  • 分类号E21B47;G01V5/12;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:04:08

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