基于深度学习利用地震数据进行流体预测的方法及装置[发明专利]

来源：华佗健康网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于深度学习利用地震数据进行流体预测的方法及

装置

专利类型：发明专利

发明人：喻勤,李书兵,徐天吉,张虹,唐建明,马昭军,王斌申请号：CN201811101716.5申请日：20180920公开号：CN110927791A公开日：20200327

摘要：本发明公开了一种基于深度学习利用地震数据进行流体预测的方法，其能够终输出油气特征的概率分布，提高预测油气空间分布的准确性，为井位部署提供重要支撑。该方法包括：输入指定区块范围内所有地震数据，并进行预处理；利用第一套深度学习网络对地震数据的线性特征进行非线性寻优和拟合；利用第二套深度学习网络对大量地震数据的线性特征进行分类，以建立第一流体特征模型；利用第二套深度学习网络中的残差网络对建立的第一流体特征模型进行迭代和校正，以获得第二流体特征模型；通过第二流体特征模型和激活函数，对待预测区块内的地震数据进行矩阵集合计算，获得待预测区块内的流体特征的概率分布数据。

申请人：中国石油化工股份有限公司,中国石油化工股份有限公司西南油气分公司

地址：100027 北京市朝阳区朝阳门北大街22号

国籍：CN

代理机构：四川力久律师事务所

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