基于测井岩石物理及矿物组分资料的纵横波预测方法

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基于测井岩石物理及矿物组分资料的纵横波预测方法
申请号:CN202411525840
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119355807A
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于测井岩石物理及矿物组分资料的纵横波预测方法,包括以下步骤:S1、结合区域地质及试油气资料进行测井资料标准化处理;S2、结合步骤S1标准化处理结果开展测井参数、矿物组分与纵横波速度相关性分析,优选敏感参数;S3、采用K‑Means多参数聚类分析法,通过基于注意力机制和双向长短时记忆网络的深度学习方法,结合步骤S2得到的敏感参数建立纵横波速度预测模型。本发明方法引入岩石矿物组分质控参数,摆脱单纯依靠测井参数交汇拟合,可以针对未开展纵横波测量或纵横波资料失真的研究区域开展预测和校正。
技术关键词
纵横波速度 深度学习方法 参数 测井资料 注意力机制 变量 聚类分析法 物理 Softmax函数 训练神经网络 矩阵 油气 数据 聚类算法 点分配 精度
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