[发明专利]基于深度网络与AVO分析相结合的叠前含气性预测方法在审
| 申请号： | 202111071187.0 | 申请日： | 2021-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN115809587A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 丁蔚楠;赵爽;詹国卫;吕其彪;喻勤;魏艳;马昭军;马如辉;刘兴艳;刘红爱;王鹏;赖未蓉;马增彪 | 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西南油气分公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/048;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人： | 任晓扬 |
| 地址： | 100728 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及石油地球物理勘探领域，具体涉及一种基于深度网络与AVO分析相结合的叠前含气性预测方法，包括步骤S1，利用测井、地质和合成地震记录资料准确标定待预测目标层；S2，获取待预测叠前数据；S3，将所述待预测叠前数据的振幅随偏移距的变化特征输入DNN神经网络，所述DNN神经网络输出预测结果为含气或不含气；所述DNN神经网络预先经过训练；训练DNN神经网络的步骤包括：S31，获取训练样本集，每条训练样本包含振幅随偏移距的变化特征和相应的标签，所述标签为含气或不含气；S32，将所述训练样本集输入所述DNN神经网络进行训练，当预测准确率达到预设阈值时，所述DNN神经网络训练完成。通过数据作为结果的驱动，减少了误差，提高预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 avo 分析 相结合 叠前含 气性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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