[发明专利]基于分尺度多输入卷积网络的含薄层岩性地震预测方法有效
| 申请号： | 202011429211.9 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112444841B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 赵峦啸;许明辉;耿建华 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G01V1/00 | 分类号： | G01V1/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于分尺度多输入卷积网络的含薄层岩性地震预测方法，包括以下步骤：1)建立包含井位处的岩性标签以及对应叠前和叠后地震记录数据的学习样本；2)对叠前和叠后地震记录数据进行提取、反演和时频分析，得到卷积神经网络模型的输入数据，包括属性集、叠前地震记录数据以及分频属性数据；3)构建分尺度多输入的卷积神经网络模型并进行训练；4)采用训练好的卷积神经网络模型进行含薄层岩性地震预测。与现有技术相比，本发明具有实现含薄层岩性的准确有效预测、数据维度小等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 输入 卷积 网络 薄层 地震 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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