基于启发式卷积神经网络渗透率预测的方法

本发明提出一种基于启发式卷积神经网络的渗透率预测方法，该方法通过对地质勘探数据进行岩性解释分析，以获取包括第一岩石物理弹性参数和孔隙度参数的砂岩样本集；并将砂岩样本集的参数进行相关性分析，以获取包括第二岩石物理弹性参数和渗透率参数的高孔砂岩样本集；将第二岩石物理弹性参数和渗透率进行相关性分析，以获得包括第三岩石物理弹性参数、剪切Lee因子参数和渗透率的敏感参数组合集；将敏感参数组合集的剪切Lee因子参数和渗透率参数进行交汇分析，根据剪切Lee因子参数与渗透率参数的关系，得到分类标准；将分类后的样本输入预测渗透率模型，得到最终的预测渗透率数据。本发明通过引入剪切Lee因子参数，便于渗透率的预测。