一种密度属性的地震预测方法、装置、介质及设备

本发明公开了一种密度属性的地震预测方法，包括：正演饱和流体岩石的纵波速度、横波速度和密度曲线；利用研究区岩石骨架的体积模量和密度参数，继续正演模拟生成大量不同伪井的纵波速度、横波速度和密度曲线，在Zoeppritz方程指导下生成合成叠前地震道集；利用不同伪井的纵波速度、横波速度和密度曲线和合成叠前地震道集进行卷积神经网络训练，得到训练后的卷积神经网络模型；将卷积神经网络模型应用到实际井和道集，对训练后的卷积神经网络模型进行修正，采用修正后的卷积神经网络模型应用实际道集进行密度属性预测。本发明通过基于岩石物理模型样本扩充的深度学习方法进行密度属性预测，解决中深层条件下现有技术常规弹性参数无法识别有效储层的问题。