[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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