基于深度神经网络的井震结合裂缝预测方法及装置
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于深度神经网络的井震结合裂缝预测方法及装置,包括以下步骤:获取测井曲线数据,将所述测井曲线数据作为输出数据,所述测井曲线数据用于表征裂缝参数;获取原始地震数据,根据所述原始地震数据确定与相同位置的裂缝相关的地震属性,将所述地震属性作为输入数据;将所述输入数据和所述输出数据组成训练数据;采用卷积神经网络对所述训练数据集进行迭代训练,当满足预设迭代条件时,训练结束,获得已训练的卷积神经网络;根据获取的实际地震数据确定与裂缝相关的地震属性,根据相关地震属性,利用已训练的卷积神经网络确定对应的裂缝参数。本发明采用卷积神经网络进行迭代训练,设定预设迭代条件,可以获得准确的预测结果。

基本信息
专利标题 :
基于深度神经网络的井震结合裂缝预测方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114547958A
申请号 :
CN202011326444.6
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2020-11-24
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
鄢高韩杨午阳杨庆王恩利魏新建谢春辉
申请人 :
中国石油天然气股份有限公司
申请人地址 :
北京市东城区东直门北大街9号
代理机构 :
北京三友知识产权代理有限公司
代理人 :
薛平
优先权 :
CN202011326444.6
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20201124
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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