基于人工智能的煤系储层含气性预测方法、系统及介质

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基于人工智能的煤系储层含气性预测方法、系统及介质
申请号:CN202510850833
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120847879A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及了一种基于人工智能的煤系储层含气性预测方法、系统及介质,一种基于人工智能的煤系储层含气性预测方法,包括:基于测井解释数据自适应岩石物理建模,得到纵横波速度和密度的计算结果;基于岩石物理建模所获得的纵横波速度和密度,获得角速度弹性阻抗,训练预测弹性参数的深度神经网络模型,基于叠前地震数据进行弹性阻抗反演得到弹性阻抗数据体,实现弹性参数反演;基于测井解释数据的所述弹性参数、纵波阻抗以及实测含气量交会曲线图,确定含气性预测依据;基于含气性分析依据,进行含气量预测,给出含气性有利区及含气量定量计算结果。本发明能够给出与实测含气值吻合的预测结果,能够有效提升煤层储层预测的精度。
技术关键词
岩石物理建模 岩石物理模型 气性预测方法 纵横波速度比 深度神经网络模型 数据体 弹性参数反演 密度 叠前地震 计算误差 测井深度 定量预测方法 预测系统 识别储层 曲线
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