[发明专利]一种面向深度学习的储层预测样本扩充方法在审
| 申请号： | 201811467808.5 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109343122A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 朱剑兵;韩宏伟;王兴谋;冯德永;李长红;罗荣涛;赵庆国;毕丽飞 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院 |
| 主分类号： | G01V1/50 | 分类号： | G01V1/50;G01V1/30 |
| 代理公司： | 东营双桥专利代理有限责任公司 37107 | 代理人： | 侯华颂;李勇 |
| 地址： | 100728 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种面向深度学习的储层预测样本扩充方法，通过井震结合，抽取得到井旁地震数据，并将地震数据转换为能够反映储层分布的字符串形式；通过时深转换建立井震储层对应关系，然后根据井上储层分布建立地震字符串匹配模式；将这一字符串模式与井周围一定范围内的地震道进行字符串匹配，记录相匹配地震道对应的时间点，将该点对应的地震采样点作为符合对应储层的样本标记；依次记录这些标记点得到能够反映不同储层类型并符合地质特点的样本标签。为实现储层预测的大数据分析提供大量有效训练样本。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 储层预测 字符串匹配 地震数据 地震道 字符串模式 字符串形式 地震 地质特点 时深转换 样本标记 有效训练 标记点 采样点 大数据 时间点 记录 井上 匹配 抽取 标签 学习 转换 分析 | ||
【主权项】：
1.一种面向深度学习的储层预测样本扩充方法，其特征在于：该方法通过井震结合，抽取得到井旁地震数据，并将地震数据转换为能够反映储层分布的字符串形式；通过时深转换建立井震储层对应关系，然后根据井上储层分布建立地震字符串匹配模式；将这一字符串模式与井周围一定范围内的地震道进行字符串匹配，记录相匹配地震道对应的时间点，将该点对应的地震采样点作为符合对应储层的样本标记；依次记录这些标记点得到能够反映不同储层类型并符合地质特点的样本标签。
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