[发明专利]一种基于深度学习的三维地质模型相控属性建模方法有效
| 申请号： | 202210889299.5 | 申请日： | 2022-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN115421181B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 赖志斌;樊友丽;李魁星;张列军;魏晓亚;宋国玺;马林;欧阳亮;刘福财;王雄泼;马明震 | 申请（专利权）人： | 北京超维创想信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G01V1/00 | 分类号： | G01V1/00;G01V1/28;G06N3/048 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 文小花 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的三维地质模型相控属性建模方法，构建三维储层网格模型，将测井解释数据和属性参数数据粗化至三维储层网格模型中，并将地震属性重采样到三维储层网格模型中；构建相数据训练集，利用深度前馈网络学习相数据训练集，训练得到相预测神经网络，根据相预测神经网络得到待模拟点的相数据；将三维储层网格模型根据相数据分成若干个相区块；构建储层参数训练集，在单个相区块网格中，利用深度前馈网络学习储层参数训练集，训练得到储层参数预测神经网络，根据储层参数预测神经网络得到待模拟点的储层参数数据；将各个相区块组合成整体的网格；通过对不同的相单独学习与预测，预测结果更加符合地质模型实际规律认识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 地质模型 属性 建模 方法 | ||
【主权项】：
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