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基于深度学习和进化学习的多尺度地质特征检测融合方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和进化学习的多尺度地质特征检测融合方法,涉及地质特征检测融合技术领域,其包括以下步骤:S1、储层评价参数的输出,S1.01、根据输入的多数据体,地震数据,测井录井数据生成单体和多体联合特征数据,对特征数据进行标注。该基于深度学习和进化学习的多尺度地质特征检测融合方法,针对不同的数据会运用的各自的学习方法和数据结构,根据不同的数据实现不同的进化和学习,不同的模型可以针对不同的地质情况进行预测和评估,学习过程当中会实现模型的自我纠正和改进,以及参数的评估,学习过程不含固定的模型和模式,最终生成的储层参数更具有地质的意义,对于储层参数的预测也会更接近实际情况。

著录项

  • 公开/公告号CN110320557B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京有隆科技服务有限公司;

    申请/专利号CN201910496201.8

  • 发明设计人 孙振刚;

    申请日2019-06-10

  • 分类号G01V1/30(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构12235 天津睿禾唯晟专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李春荣

  • 地址 100012 北京市朝阳区来广营赢秋苑20号楼3层C140号

  • 入库时间 2022-08-23 12:19:21

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