公开(公告)号：CN110118994A

公开(公告)日：2019-08-13

申请号：CN201910440723.6

申请日：2019-05-24

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵峦啸 ,  耿建华 ,  钟锴 ,  邹采枫 ,  麻纪强 ,  邵磊 ,  蔡进功 ,  王玮 ,  付晓伟 ,  朱晓军

IPC: G01V1/48 ,  G01V1/50 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种基于地震反演和机器学习的陆相烃源岩定量预测方法，用于预测某一区域陆相烃源岩的空间分布和有机质含量，该首先优选对陆相沉积地层砂泥岩岩性区分和有机质含量敏感的弹性属性，然后训练阶段表征“弹性属性-岩性”和“弹性属性-有机质含量”映射关系的机器学习网络，最后，将训练的机器学习网络与叠前地震数据的叠前弹性参数反演结果结合，进而预测烃源岩的空间分布和有机质含量。与现有技术相比，本发明预测准确度高。

公开(公告)号：CN109471166A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811473080.7

申请日：2018-12-04

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵峦啸 ,  耿建华 ,  王一戎 ,  麻纪强

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明涉及一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，包括以下步骤：1)获取测井中已知的纵波速度以及实际的空隙纵横比构建碳酸盐岩岩石物理模型；2)根据碳酸盐岩岩石物理模型进行岩石孔隙类型反演获取该深度下岩石孔隙类型的分布比例；3)采用构建的碳酸盐岩岩石物理模型进行正演，最终获得预测横波速度。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、建模准确等优点。