基于CNN-BILSTM混合模型含油砂岩预测方法

本发明涉及储层预测技术领域，公开了基于CNN‑BILSTM混合模型含油砂岩预测方法，包括以下步骤：数据准备，对地震数据进行标准化处理；三维样本库构建，通过虚拟样本生成及动态边界调整实现样本均衡；混合模型构建，构建包含多尺度卷积层、双向LSTM层及跨模态注意力融合层的深度学习模型；模型训练与优化：采用动态批次策略及混合损失函数进行模型训练；全区预测，将地震数据输入训练好的模型，输出含油砂岩概率分布，并进行后处理生成最终预测结果。本发明通过地质‑地球物理协同约束的虚拟样本生成与动态均衡策略，构建具有强地质代表性的三维样本库，解决实际样本稀疏性与类别失衡问题，显著增强模型对复杂地质背景下隐蔽含油砂岩的敏感性与判别能力。