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1. (WO2002050571) TRAITEMENT DE DONNEES DE DIAGRAPHIE DE PUITS AU MOYEN D'UN RESEAU NEURONAL
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2002/050571    N° de la demande internationale :    PCT/US2001/049193
Date de publication : 27.06.2002 Date de dépôt international : 19.12.2001
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    09.07.2002    
CIB :
E21B 41/00 (2006.01), G01V 1/48 (2006.01), G01V 3/28 (2006.01)
Déposants : HALLIBURTON ENERGY SERVICES, INC. [US/US]; 4100 Clinton Drive, 01-642, Houston, TX 77020 (US) (Tous Sauf US).
CHEN, Dingding [US/US]; (US) (US Seulement).
SAN MARTIN, Luis, E. [CL/US]; (US) (US Seulement).
MERCHANT, Gulamabbas, A. [US/US]; (US) (US Seulement).
STRICKLAND, Robert, W. [US/US]; (US) (US Seulement).
HAGAN, Martin, T. [US/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : CHEN, Dingding; (US).
SAN MARTIN, Luis, E.; (US).
MERCHANT, Gulamabbas, A.; (US).
STRICKLAND, Robert, W.; (US).
HAGAN, Martin, T.; (US)
Mandataire : METRAILER, Albert, C.; Conley, Rose, P.C., Suite 330, 5700 Granite Parkway, Plano, TX 75024 (US)
Données relatives à la priorité :
60/256,679 19.12.2000 US
60/299,002 18.06.2001 US
Titre (EN) PROCESSING WELL LOGGING DATA WITH NEURAL NETWORK
(FR) TRAITEMENT DE DONNEES DE DIAGRAPHIE DE PUITS AU MOYEN D'UN RESEAU NEURONAL
Abrégé : front page image
(EN)An artificial neural network (ANN) (34) and method of training the ANN for inversion of logging tool signals into well logs of formation parameters is taught (Fig. 4). Properly selected synthetic models (32) of earth formations are used to train the ANN (34). The models include Oklahoma and chirp type formations.
(FR)L'invention concerne un réseau neuronal artificiel (ANN) et un procédé d'entraînement de ce réseau neuronal artificiel destiné à inverser des signaux d'outils de diagraphie en diagraphies de puits de paramètres de formations. Des modèles synthétiques convenablement choisis de formations terrestres sont utilisés pour entraîner ce réseau neuronal artificiel. Ces modèles comprennent les types de formations terrestres Oklahoma et chirp. Dans chaque paramètre de modèle, des contrastes de 10 à 1 à environ 100 à 1 sont inclus. Des modèles comportant des valeurs de paramètres maximum et minimum s'étendant sur le champ de fonctionnement de l'outil de diagraphie choisi sont inclus. Les contrastes de paramètres au niveau des interfaces sont limités à des valeurs réalistes obtenues dans les formations terrestres. Les modèles choisis sont utilisés pour créer des signaux d'outils synthétiques, qui sont ensuite utilisés comme entrées du réseau neuronal artificiel pour l'entraînement. Lorsque les coefficients du réseau neuronal artificiel sont ajustés de manière convenable pour produire une sortie correspondant aux modèles originaux, le réseau neuronal artificiel peut être utilisé pour inverser tout signal réel provenant de l'outil de diagraphie choisi.
États désignés : AU, BR, CA, GB, NO, US.
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)