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基于地震数据深度学习的储层检测方法

摘要

本发明实施例提供的一种储层检测方法,属于石油地球物理勘探技术领域,所述方法包括:根据标定的目标层位,获取与所述目标层位对应的井旁地震道数据;基于所述井旁地震道数据,建立储层检测深度学习模型;基于所述储层检测深度学习模型及所述目标层位,获得所述目标层位的高层特征;获取所述目标层位上的指定参考位置的储层特征;基于所述参考位置的储层特征,确定所述目标层位上与所述参考位置的高层特征相同的区域的储层特征。本方法通过建立储层特征检测深度学习模型提取储层弱地震响应特征,能够更简单高效地确定储层特征,提高地震勘探数据的储层如油气、烃类检测精度。

著录项

  • 公开/公告号CN106886043B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 成都理工大学;

    申请/专利号CN201710115720.6

  • 发明设计人 曹俊兴;吴施楷;何晓燕;

    申请日2017-03-01

  • 分类号G01V1/28(20060101);G01V1/30(20060101);

  • 代理机构11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人汤东凤

  • 地址 610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号

  • 入库时间 2022-08-23 11:48:27

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