公开(公告)号：CN117633512B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202311654756.3

申请日：2023-12-05

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 师素珍 ,  石贵飞 ,  裴锦博 ,  李礼 ,  邹冠贵

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积门控循环网络的储层孔隙度预测方法，涉及孔隙度预测技术领域，该方法包括线下部分和线上部分；其中线下部分包括：获取目标工区内井点处与储层参数相关的第一地震属性集；从第一地震属性集中获取最佳属性组合；将最佳属性组合作为输入，将最佳属性组合对应的孔隙度作为输出，对一维卷积门控循环网络模型进行训练；线上部分包括：获取目标工区内无井区域中与目标储层参数相关的第二地震属性集；根据最佳属性组合，从第二地震属性集中筛选出最终属性组合；将最终属性组合输入到训练好的一维卷积门控循环网络模型中，输出目标储层孔隙度；过该方法提高了对储层孔隙度的预测精度以及扩大了预测范围。

公开(公告)号：CN117633512A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311654756.3

申请日：2023-12-05

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 师素珍 ,  石贵飞 ,  裴锦博 ,  李礼 ,  邹冠贵

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积门控循环网络的储层孔隙度预测方法，涉及孔隙度预测技术领域，该方法包括线下部分和线上部分；其中线下部分包括：获取目标工区内井点处与储层参数相关的第一地震属性集；从第一地震属性集中获取最佳属性组合；将最佳属性组合作为输入，将最佳属性组合对应的孔隙度作为输出，对一维卷积门控循环网络模型进行训练；线上部分包括：获取目标工区内无井区域中与目标储层参数相关的第二地震属性集；根据最佳属性组合，从第二地震属性集中筛选出最终属性组合；将最终属性组合输入到训练好的一维卷积门控循环网络模型中，输出目标储层孔隙度；过该方法提高了对储层孔隙度的预测精度以及扩大了预测范围。