面向深度学习的储层预测样本扩充方法
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面向深度学习的储层预测样本扩充方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供了一种面向深度学习的储层预测样本扩充方法,通过井震结合,抽取得到井旁地震数据,并将地震数据转换为能够反映储层分布的字符串形式;通过时深转换建立井震储层对应关系,然后根据井上储层分布建立地震字符串匹配模式;将这一字符串模式与井周围一定范围内的地震道进行字符串匹配,记录相匹配地震道对应的时间点,将该点对应的地震采样点作为符合对应储层的样本标记;依次记录这些标记点得到能够反映不同储层类型并符合地质特点的样本标签。为实现储层预测的大数据分析提供大量有效训练样本。
本发明提供了一种面向深度学习的储层预测样本扩充方法,通过井震结合,抽取得到井旁地震数据,并将地震数据转换为能够反映储层分布的字符串形式;通过时深转换建立井震储层对应关系,然后根据井上储层分布建立地震字符串匹配模式;将这一字符串模式与井周围一定范围内的地震道进行字符串匹配,记录相匹配地震道对应的时间点,将该点对应的地震采样点作为符合对应储层的样本标记;依次记录这些标记点得到能够反映不同储层类型并符合地质特点的样本标签。为实现储层预测的大数据分析提供大量有效训练样本。
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标签:探矿技术
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