【摘 要】
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河流相储层通常具有横向变化快、地震反射特征多解性强的特点,因而河流相储层地震预测难度大。将测井信息与地震多属性相结合实现河流相储层地震预测,传统的方法包括多元线性
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05006-002)资助~~
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河流相储层通常具有横向变化快、地震反射特征多解性强的特点,因而河流相储层地震预测难度大。将测井信息与地震多属性相结合实现河流相储层地震预测,传统的方法包括多元线性回归方法、地质统计学方法和BP神经网络等。人工智能深度学习方法为井震信息的融合提供了新的解决思路。通过构建井震学习样本,提出了一种基于双向循环神经网络的井震融合储层预测方法。从储层沉积连续性角度,将地震数据看成具有纵向联系的时序数据,以CD地区100余口井馆上段地层的储层和非储层为学习样本,构建双向循环神经网络储层预测方法,通过训练优选超参数建立
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