[发明专利]一种基于深度学习的碳酸盐岩断缝洞结构地震表征方法有效
| 申请号： | 202111029673.6 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113687424B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 张国印;林承焰;任丽华;孔凡静;李辉 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 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： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及油气勘探与开发技术领域，公开了一种基于深度学习的碳酸盐岩断缝洞结构地震表征方法，所述方法包括：采用实际资料与模拟数据相结合的方法，分类构建断、缝、洞训练数据集；将断裂与溶洞地震识别作为三维图像分割问题，将裂缝地震识别作为回归问题，分类建立并训练断、缝、洞地震识别深度学习模型；将已训练的深度学习模型分别应用于研究区实际三维地震数据，得到断、缝、洞分类预测三维数据体；最终通过断、缝、洞分类预测结果的融合来表征断缝洞结构。本发明方法基于深度学习充分挖掘地震数据有效信息，实现真三维地震资料解释，可有效提高碳酸盐岩断缝洞结构地震表征的精度和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 碳酸盐 岩断缝洞 结构 地震 表征 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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