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Determining reservoir fluid properties from downhole fluid analysis data using machine learning

机译:使用机器学习从井下流体分析数据确定储层液性质

摘要

Methods for determining in situ the value of a formation fluid parameter using a downhole fluid analysis (DFA) tool. The methods utilize advanced statistical learning tools to build a predictive model to estimate a fluid property given a set of input parameters. In one embodiment the fluid saturation pressure parameter is determined by using the DFA tool to obtain the fluid and to obtain weight fractions of at least C 1 , C 6+ , and CO 2 of the fluid. The weight fractions and a reservoir temperature are input into a trained statistical learning machine to obtain a determination of the saturation pressure of the fluid.
机译:使用井下流体分析(DFA)工具来确定原位形成流体参数值的方法。 该方法利用高级统计学习工具来构建预测模型以估计给定一组输入参数的流体特性。 在一个实施方案中,通过使用DFA工具来确定流体饱和压力参数以获得流体并获得流体的至少C 1,C 6+和CO 2的重量级分。 重量级分和储存器温度被输入到训练统计学学习机中,以确定流体的饱和压力。

著录项

  • 公开/公告号GB202108708D0

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SCHLUMBERGER TECHNOLOGY B.V.;

    申请/专利号GB20210008708

  • 发明设计人

    申请日2019-12-18

  • 分类号

  • 国家 GB

  • 入库时间 2022-08-24 20:27:21

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