中国地震2021,Vol.37Issue(2) :322-331.

基于非监督学习的水力压裂裂缝平面识别

Hydraulic Fracture Identification Based on Unsupervised Learning

马孜卓 郑忆康 薛清峰 翟鸿宇 雷兴林
中国地震2021,Vol.37Issue(2) :322-331.

基于非监督学习的水力压裂裂缝平面识别

Hydraulic Fracture Identification Based on Unsupervised Learning

马孜卓 1郑忆康 1薛清峰 1翟鸿宇 2雷兴林3
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作者信息

  • 1. 中国科学院地质与地球物理研究所,中国科学院油气资源研究院重点实验室,北京 100029;中国科学院地球科学研究院,北京 100029
  • 2. 中国地震局地球物理研究所,北京 100081
  • 3. 日本产业技术综合研究所,筑波 3058567
  • 折叠

摘要

在水力压裂施工中,如何有效获取压裂过程中产生的裂缝形态以及裂缝的动态扩展过程一直是困扰学术界和工业界的问题.目前,常规利用微地震事件定位结果进行分析的方法存在需要人工干预、散点信息表示能力不足等问题;采用数值模拟分析的方法往往因复杂的地下介质情况而引入计算偏差.本文基于非监督学习算法,通过提取微地震事件的空间和时间信息,实现对裂缝平面的识别以及裂缝网络拓展路径的分析;并通过引入水力压裂岩石物理实验,利用实际监测获得的声发射数据以及对应的真实破裂情况的CT扫描数据,检验方法的可行性.最终结果表明,本文所提方法对主断裂有较好的识别效果,识别结果与CT扫描的真实结果吻合性较好.

关键词

非监督学习/聚类分析/裂缝平面识别/水力压裂/声发射

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基金项目

出版年

2021
中国地震
中国地震台网中心

中国地震

CSTPCD北大核心
影响因子:0.828
ISSN:1001-4683
被引量1
参考文献量14
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