一种基于深度学习的地震卤水储层响应特征识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的地震卤水储层响应特征识别方法，通过融合感应测井数据与地震反演结果，突破传统声波测井对卤水储层特征响应微弱的技术局限，提升储层识别的准确性；改进的UNET++网络结构利用密集跳跃连接与通道注意力机制，有效整合多尺度地质特征，增强薄层卤水弱反射信号的捕获能力，提高边界识别的精确度；引入双向LSTM与空间特征对齐技术，实现测井垂向特征与地震横向剖面的深度融合，优化层位匹配关系，有效降低因速度异常导致的误判风险；基于深度监督机制与联合训练策略，生成三维储层空间展布模型，实现对深层孔隙‑裂隙型卤水储层的刻画，大幅提升勘探效率，为复杂地质条件下卤水资源定位提供可靠技术支撑。