公开(公告)号：CN119849344A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510338301.3

申请日：2025-03-21

Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院

Inventor： 王旭东 ,  杨子成 ,  苑承元 ,  赵亮 ,  任博涵 ,  郝皎瑶

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06F17/18 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/243 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的多点地质统计学沉积微相预测方法，具体方法包括：将沉积模式、相序组合规律等地质约束条件转化为可嵌入神经网络的规则化张量；采用卷积神经网络与图神经网络混合架构，同步提取沉积微相的局部微观特征与区域宏观展布模式；基于预训练模型进行目标工区微调，结合对抗样本生成技术增强模型泛化能力；生成具有置信度评估的三维沉积微相分布模型。本技术方案创新性地实现了：地质统计学空间相关性约束与深度学习特征提取的耦合优化；多源数据在隐式特征空间的非线性映射与协同表征；沉积微相预测结果的地质过程动态演化可视化。

公开(公告)号：CN119849344B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510338301.3

申请日：2025-03-21

Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院

Inventor： 王旭东 ,  杨子成 ,  苑承元 ,  赵亮 ,  任博涵 ,  郝皎瑶

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06F17/18 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/243 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的多点地质统计学沉积微相预测方法，具体方法包括：将沉积模式、相序组合规律等地质约束条件转化为可嵌入神经网络的规则化张量；采用卷积神经网络与图神经网络混合架构，同步提取沉积微相的局部微观特征与区域宏观展布模式；基于预训练模型进行目标工区微调，结合对抗样本生成技术增强模型泛化能力；生成具有置信度评估的三维沉积微相分布模型。本技术方案创新性地实现了：地质统计学空间相关性约束与深度学习特征提取的耦合优化；多源数据在隐式特征空间的非线性映射与协同表征；沉积微相预测结果的地质过程动态演化可视化。