摘要
本发明公开一种基于三维地震数据的沉积储层预测方法,包括步骤一、特征提取,步骤二、特征动态融合,步骤三、模型的建立和训练,步骤四、储存预测结果的优化,步骤五、可视化交互;系统包括数据处理模块、特征融合模块、模型训练模块、储层预测模块和可视化交互模块;本发明通过动态权重分配算法融合了地震波形、频谱、几何属性等多维度特征,显著提升薄互层的垂向分辨率,解决了隐蔽性储层的识别难题,降低漏失风险;建立了双通道神经网络模型自动提取地震特征与沉积相知识,避免人工特征工程的偏差,适应复杂沉积环境的快速建模需求,并且对预测结果约束修正,确保垂向沉积序列的连续性。
技术关键词
三维地震数据
储层预测方法
深度神经网络模型
储层预测系统
动态权重分配
子模块
空间约束条件
VR可视化
模型训练模块
振幅补偿因子
储层物性参数
引入注意力机制
数据处理模块
构建训练集
深度学习算法
双通道神经网络
卷积神经网络提取
非线性映射关系
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全局视觉特征
跨模态
局部视觉特征
电子病历数据
识别医学图像
面向网络攻击
电力调度方法
可再生能源系统
可再生能源发电机
深度神经网络模型
动态权重优化
辅助决策系统
动态权重分配
数据采集模块
权重分配策略
解码水印信息
水印解码器
深度神经网络模型
图片
视角