基于MC-ABiLSTM的储层单砂体智能识别方法

来源 :地球物理学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Kfreshman
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油气田开发中后期急需储层单砂体精细识别,为后期剩余油气开发提供地质依据。目前,传统方法依靠研究人员对测井、岩心等资料进行综合对比分析,主观性强、效率低下;而在人工智能领域,现有的基于测井数据的储层识别方法,多研究测井曲线的波形特征,或对单个采样点进行独立分析,忽略了测井数据的纵向相关性,缺少全局认识,识别结果存在一定的局限性。针对上述问题,提出了一种基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(multi scale convolution layer cascaded attention-based b
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测线法是一种广泛使用的裂隙几何特征野外观测技术,但它获得的一维产状观测数据不能代表三维空间内的概率分布。在实测裂隙倾向和倾角之间相互独立的假设基础上,借用概率论和微积分建立了一维数据和三维分布的数值解关系式,进而提出一种由一维观测数据求解三维概率分布的方法。该方法的实现步骤是(1)通过关系式数值求解产状的三维累积概率;(2)使用如Kolmogorov-Smirnov逼近法对累积概率进行分布形式和分
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