一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质

本发明公开了一种低速泥岩智能预测方法、系统、设备和介质，包括：结合测井数据对目的层进行层段标定，将层段划分为背景泥岩、低速泥岩、含气砂岩和干层砂岩。基于划分结果，通过地质体演化生成大量用于神经网络训练的数据集。构建卷积神经网络(CNN)，并对输入数据进行归一化处理，以防止梯度爆炸。通过对模型进行训练，得到经过优化的神经网络模型。利用AVO叠前反演技术，从叠前地震数据中提取出纵、横波速度和密度参数，辅助低速泥岩识别。将处理后的数据输入到训练好的模型中，实现对低速泥岩的智能预测。本发明能够有效提高中深层储层的识别准确性，避免低速泥岩“亮点陷阱”造成的误判，为油气勘探提供可靠的技术支撑。