[发明专利]一种基于机器学习的储层预测方法及系统有效
| 申请号： | 202211701945.7 | 申请日： | 2022-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN115657132B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 贺燕冰;黄君;张晓丹;于峻石;付浩;孙国飞;王文文;廖秀明;冯馨平;魏勇 | 申请（专利权）人： | 成都捷科思石油天然气技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 杨木梅 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的储层预测方法及系统，属于储层预测技术领域，所述方法包括如下步骤：获取带有孔隙度数据标签信息的地震相训练数据集；分别构建轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；得到训练好的轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；将待预测的地震相图片输入训练好的轻量级地震相预测网络，得到地震相预测结果图和孔隙度初始预测结果；基于地震相预测结果图对孔隙度初始预测结果相控约束，得到基于相控的孔隙度预测结果；基于孔隙度预测结果，得到储层预测结果；所述系统用于实现所述方法记载的储存预测方法；本发明解决了在成本和样本不足条件下难以实现准确预测储层的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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