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

申请日：2021-09-13

公开（公告）日：2023-03-17

公开（公告）号：CN115809587A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/048;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.04#实质审查的生效;2023.03.17#公开

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。

主权项：1.一种基于深度网络与AVO分析相结合的叠前含气性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 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 基于深度网络与AVO分析相结合的叠前含气性预测方法

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