基于深度学习的波形聚类方法在储层预测中的应用

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波形聚类是地震相分析的一种有效方法,该方法已广泛地应用于地下储层预测。一般来说,这类问题可以通过机器学习的方法来解决。然而,这些传统的方法往往以单个地震道的波形特征为分析对象,没有充分考虑相邻地震道之间的连续性和相似性。本文提出了一种基于深度神经网络的波形聚类方法来解决这一问题。该深度学习神经网络方法充分利用了卷积神经网络学习方法的一些特点,以三维数据子体为分析对象,通过卷积神经网络中的卷积算子和池化算子共同作用,提取了地震道的空间波组特征,从而能够最大可能地区分不同地震波形所代表的地震相特征。最后,将该方法首次应用于四川盆地某研究区碳酸盐岩气藏的储层精细预测中,所得到的储层预测结果与实钻井吻合度高,大大降低了油气勘探开发的风险。
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