[发明专利]基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法在审
| 申请号： | 201910572785.2 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110412662A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 高秋菊;刘升余;韩宏伟;朱定蓉;金春花;师涛;苗永康 | 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： | G01V11/00 | 分类号： | G01V11/00 |
| 代理公司： | 济南日新专利代理事务所 37224 | 代理人： | 崔晓艳 |
| 地址： | 257000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法，该基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法包括：步骤1、根据研究层段的解释层位计算目的层段的多种地震属性，提取已钻井的砂岩厚度与岩相分类信息；步骤2、利用井点的砂岩厚度与岩相分类数据，以及提取的各种地震属性数据训练基于监督的机器学习模型；步骤3、将训练好的机器学习模型用于无井区域的砂岩厚度预测和岩相分类预测。该基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法综合了井点数据与地震属性数据，并用井点数据约束了地震属性数据，提高了薄互层砂岩储层的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 薄互层 储层预测 地震属性数据 地震 机器学习模型 砂岩 点数据 学习 砂岩厚度预测 地震属性 分类数据 分类信息 砂岩储层 解释层 井区域 预测 钻井 并用 分类 监督 研究 | ||
【主权项】：
1.基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法，其特征在于，该基于地震多属性深度学习的薄互层储层预测方法包括：步骤1、根据研究层段的解释层位计算目的层段的多种地震属性,提取已钻井的砂岩厚度与岩相分类信息；步骤2、利用井点的砂岩厚度与岩相分类数据，以及提取的各种地震属性数据训练基于监督的机器学习模型；步骤3、将训练好的机器学习模型用于无井区域的砂岩厚度预测和岩相分类预测。
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