公开(公告)号：CN117368966A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202210736551.9

申请日：2022-06-27

Applicant: 中国石油化工股份有限公司 ,  中国石油化工股份有限公司勘探分公司

Inventor： 凡睿 ,  段金宝 ,  张新 ,  王威 ,  孙均 ,  曹俊兴 ,  王俊 ,  杜红权

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的储层孔隙度预测方法、装置、设备及介质。该方法可以包括：构建样本数据，其中样本数据包括弹性数据、岩性数据和孔隙度数据；构建多个对流体变化敏感的弹性属性组合，存入样本数据中的弹性数据，其中，扩充后的弹性数据包括基础弹性数据与弹性属性组合；根据扩充后的弹性数据、岩性数据和孔隙度数据进行深度学习训练，分别建立弹性‑岩性模型与弹性/岩性‑孔隙度模型；将目标数据依次输入弹性‑岩性模型与弹性/岩性‑孔隙度模型，预测孔隙度。本发明通过构建对流体变化敏感的弹性属性组合，以提取更多关于流体的信息，先预测岩性再预测孔隙度，实现储层孔隙度分布预测，潜在地提高预测性能。