一种基于三维地震数据的沉积储层预测方法及系统

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一种基于三维地震数据的沉积储层预测方法及系统
申请号:CN202510505191
申请日期:2025-04-22
公开号:CN120335006A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
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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