一种基于深度学习的致密砂岩储层流体识别方法
摘要:
本发明提供了一种基于深度学习的致密砂岩储层流体识别方法,首先对研究区测井数据的层内各点特征进行预处理并拼接成样本;针对层内深度不同的样本进行深度统一化处理;将样本输入卷积神经网络提取高维非线性测井特征;使用双向长短期记忆神经网络进一步融合卷积神经网络输出的特征映射,进一步学习测井数据的多尺度特征;致密砂岩储层流体识别模型输出识别结果。该方案利用了储层之间的相关性,能有效提高储层识别精度。
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