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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明属于油气地质勘探领域，是提供一种在地质信息约束下通过深度学习进行白云岩‑蒸发岩共生体系智能地震分类与识别的解释技术。本发明方法首先对岩心数据和测井数据进行分析确定白云岩‑蒸发岩共生的岩性组合类型及其发育模式，其次通过井震精细标定明确典型地震剖面中各组合类型的地震反射特征，建立对应的地震识别标志，再选取多种地震属性进行约束，对识别的白云岩‑蒸发岩各类型的地震反射特征进行标注，建立训练标签数据集；最后对建立的训练标签数据训练卷积神经网络模型，并再输入测试数据后利用训练的模型获取研究区白云岩‑蒸发岩共生体系不同类型的智能识别结果。该方法在此地质信息的约束下发展的白云岩‑蒸发岩共生体系智能地震分类方法可提高共生体系智能分类的预测精度，降低人工解释工作的时间成本，极大地提高白云岩‑蒸发岩共生体系的解释效率。
主权项：1.一种地质信息约束下的白云岩-蒸发岩共生体系智能地震分类方法，其特征在于采用以下具体步骤：⑴输入研究区典型井的岩心数据，通过显微镜观察和矿物分析确定岩性类型；⑵利用步骤1中确定的岩性类型，对研究区目的层段的测井响应特征进行分析，建立各井的测井曲线及岩性综合柱状图；⑶对步骤2中各个井的白云岩-蒸发岩组合进行识别和分类，明确研究区的白云岩-蒸发岩共生体系各组合类型的发育模式；⑷输入研究区的三维地震数据，并通过井震精细标定明确过井地震剖面中各组合类型的地震反射特征，建立对应的地震识别标志；⑸针对地震识别标志选取多种地震属性进行约束，利用各属性对步骤4中识别的白云岩-蒸发岩各类型的地震反射特征进行标注，建立训练标签数据集；⑹对研究区的数据按照一定比例进行划分，生成训练数据集和测试数据集，并对步骤5中建立的训练标签数据训练卷积神经网络模型；⑺输入测试数据集，利用训练的模型获取研究区白云岩-蒸发岩共生体系类型的智能识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种地质信息约束下的白云岩-蒸发岩共生体系智能地震分类方法
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