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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西北油田分公司
摘要：本发明提供了一种基于U‑net深度学习网络的碳酸盐岩缝洞储层识别方法，涉及地震勘探开发领域，具体包括以下步骤：结合测井资料与地震数据进行地震波形混沌反演生成反演剖面；基于地震数据提取地震曲率属性数据体，将提取的曲率体作为输入进行蚂蚁追踪得到裂缝智能检测剖面；根据测井解释与反演剖面、裂缝智能检测剖面对样本进行精确的标注，构建训练样本集，得到扩充后的样本集；将样本集输入到搭建好的U‑net网络模型中，进行深度学习训练，输出得到多尺度缝洞识别结果，对识别结果进行分析，决定是否调整网络模型，直到达到预期效果，输出最终结果。本发明更加精确表征不同尺度、不同类型碳酸盐岩岩溶缝洞储层，实现多尺度缝洞识别。
主权项：1.一种基于U-net深度学习网络的碳酸盐岩缝洞储层识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一：结合测井资料与地震数据进行地震波形混沌反演生成反演剖面；步骤二：基于地震数据提取地震曲率属性数据体，将提取的曲率体作为输入进行蚂蚁追踪得到裂缝智能检测剖面；步骤三、根据测井解释与反演剖面、裂缝智能检测剖面对样本进行精确的标注，构建训练样本集，针对所述训练样本集进行平移，旋转，镜像得到扩充后的样本集；步骤四、将样本集输入到搭建好的U-net网络模型中，进行深度学习训练，输出得到多尺度缝洞识别结果，对识别结果进行分析，决定是否调整网络模型，直到达到预期效果，输出最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司 一种基于U-net深度学习网络的碳酸盐岩缝洞储层识别方法
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