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本发明公开了一种基于虚拟井训练的卷积神经网络弹性参数预测方法,属于地震勘探属性分析与精细解释技术领域,该方法首先对工区有限井数据进行统计分析,获得大量具有物理意义的虚拟井,再对虚拟井使用精确的正演方程计算叠前角度道集地震数据,然后使用该数据集对卷积神经网络进行训练并获得两者之间的复杂非线性映射关系,最后对实际观测数据进行预测并获得高精度纵波速度、横波速度和密度三个弹性参数反演结果。本发明的有益效果是,可以有效的避免传统反演技术存在的参数串扰假象,保证反演结果精度的同时提高了反演效率。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113866832 A
(43)申请公布日 2021.12.31
(21)申请号 202111065733.X
(22)申请日 2021.09.13
(71)申请人 中国石油大学(华东)
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