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孔隙度、渗透率和饱和度等物性参数是表征储层质量的重要参数,也是储层评价的重要依据。根据测井数据估算岩石的孔隙度、渗透率和饱和度参数,进而评价储层,是测井解释的基本内容。作为一种适于解决非线性和时序性问题的新型深度学习算法,门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络算法能较好地反映出孔渗饱参数与测井数据之间的非线性映射关系以及不同深度历史数据之间的关联。基于GRU神经网络的储层孔渗饱参数预测方法首先采用基于Copula函数的相关性测度法筛选与孔渗饱参数关联度较高的测井参数,而后