【摘 要】
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<正>1.引言由于地震属性与储层特征对应关系复杂,利用地震单一属性进行储层预测往往存在多解性。然而随着地震属性研究的深人,地震属性的数量和分类也更为细化,因此地震多属
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<正>1.引言由于地震属性与储层特征对应关系复杂,利用地震单一属性进行储层预测往往存在多解性。然而随着地震属性研究的深人,地震属性的数量和分类也更为细化,因此地震多属性的优化组合与综合分析成为必然。前人将BP神经网络、支持向量机等分类算法应用其中,取得了一定效果。而随着大数据和人工智能的发展,以卷积神经网络为代表的深度学习算法以其优越的性能得到广泛关注。本文利用卷积神经网络算法进行多属性分析,与其他几种算法相比,该方法在分类精度和效率上都明显优于其他算
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