[发明专利]一种基于小样本机器学习地震测井超高分辨率数据融合实现方法有效
| 申请号： | 202110582235.6 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113267816B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 杨建礼;常新伟 | 申请（专利权）人： | 北京珠玛阳光科技有限公司 |
| 主分类号： | G01V1/50 | 分类号： | G01V1/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了在地球物理反演与人工智能机器学习交叉领域一种基于小样本机器学习地震测井超高分辨率数据融合实现方法。该方法通过SVM机器学习算法自动建立三个频率(低频测井数据插值模型、中频地震数据、高频测井数据插值模型)成分与目标测井曲线之间非线性关系，并通过检验井(测试集数据)验证这种非线性关系，从而实现地震数据和测井数据超高分辨率(纵向分辨率小于5m)数据融合的目标且能很好保持地震特征的目标。使用本发明的方法能够在突破纵向分辨率5m的门槛后还能很好保持地震数据特征，而且信噪比高、成像好、效率高。本发明方法尤其适用于非均质性强储层高分辨反演。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 机器 学习 地震 测井 超高 分辨率 数据 融合 实现 方法 | ||
【主权项】：
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