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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胜利油田分公司
摘要：本发明提供一种基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法，包括：步骤1，进行叠前三参数非线性反演；步骤2，提取AVO属性；步骤3，基于三参数小波变换提取地震数据的瞬时振幅和瞬时频率属性；步骤4，将上述反演提取的七种属性和测井孔隙度曲线作为网络训练数据，构建样本集；步骤5，利用训练样本训练修正U‑net网络，获得孔隙度预测网络模型。该基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法充分的利用地震数据，从不同的理论角度挖掘储层物性反映在地震数据中的特征信息，并利用修正U‑net网络强大的非线性拟合能力学习多种地震属性与储层孔隙度之间的复杂映射关系，从而实现孔隙度的智能预测。
主权项：1.基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法，其特征在于，该基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法包括：步骤1，进行叠前三参数非线性反演；步骤2，提取AVO属性；步骤3，基于三参数小波变换提取地震数据的瞬时振幅和瞬时频率属性；步骤4，将上述反演提取的七种属性和测井孔隙度曲线作为网络训练数据，构建样本集；步骤5，利用训练样本训练修正U-net网络，获得孔隙度预测网络模型。
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胜利油田分公司 基于地震多属性融合的储层孔隙度智能预测方法
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