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基于大数据技术的储层预测方法

所属分类:电子信息产业

所属单位:中国石油大学

联系人:-

联系方式:0951-6087161 /5020588

所在地:

成果简介

常规储层预测方法一般只能通过井相关分析优选出少量地震属性进 行人工分析预测,难以发现上百种地震属性之间的隐含关系,忽略了大 量与储层有关的地震属性,同时人工预测时也只能根据经验优选2~3种 测井数据,存在数据漏失问题。基于大数据的储层预测方法可使用更多 甚至全部的地震属性与井数据,可自动挖掘数据间的隐含关系,发现对 预测效果更好的属性。可通过LSTM循环神经网络把属性作为时序信号来 处理,也可利用Resnet卷积神经网络把属性作为特征图来处理,均取得 了较好于常规预测方法的预测效果。

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