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
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹规划方法
深度神经网络模型
机器人
构建环境地图
采样点
同步更新方法
负载均衡控制
轮询机制
层次分析法
频率
综合效益评估方法
加权算法
储能系统
时间戳同步技术
健康预警功能
数学计算模型
LSTM神经网络
时间序列特征
焦炭
智能预测方法
部件异常检测方法
异常状态
声学传感器
深度神经网络模型
策略