[发明专利]一种基于深度学习的地震反演初始模型构建方法有效
| 申请号： | 202110945639.7 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113820741B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 周东红;张志军;徐德奎;谭辉煌;王伟;张生强;丁洪波;樊建华;肖广锐;陈平;段新意 | 申请（专利权）人： | 中国海洋石油集团有限公司;中海石油（中国）有限公司天津分公司 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 韩帅 |
| 地址： | 100010 北京市东城区朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的地震反演初始模型构建方法，该发明以测井纵波阻抗曲线、测井横波阻抗曲线、测井纵横波速度比曲线和测井密度曲线作为学习目标，采用深度前馈神经网络算法，将常规反演初始模型和地震属性进行融合，目的是构建出同时带有低频信息和地层结构信息的反演初始模型；本发明构建的初始模型与地层产状特征一致性更好，可以有效解决传统初始模型中存在的“穿时”问题，且无需高密度的层位解释数据，可大幅降低层位解释的工作量，基于本发明构建的初始模型对应的反演结果与地质认识符合的更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地震 反演 初始 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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