基于深度学习的偏前道集保幅性智能量化评价方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的偏前道集保幅性智能量化评价方法，包括以下步骤：步骤一、构建量化评估训练数据集；步骤二、训练量化评估深度学习网络；步骤三、基于深度学习的量化评估预测。本发明能够在不依赖任何先验信息条件下，以数据驱动的方式智能地预测保幅性量化参数。能够提高地震处理成果资料的相对保幅性，进而提高岩性油气藏储层预测的精度。