[發(fā)明專利]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011326444.6
• 申請(qǐng)日: 2020-11-24
• 公開（公告）號(hào): CN114547958A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄢高韓;楊午陽(yáng);楊慶;王恩利;魏新建;謝春輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油天然氣股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 薛平;周曉飛

1.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取測(cè)井曲線數(shù)據(jù)，將所述測(cè)井曲線數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)，所述測(cè)井曲線數(shù)據(jù)用于表征裂縫參數(shù)；

獲取原始地震數(shù)據(jù)，根據(jù)所述原始地震數(shù)據(jù)確定輸出數(shù)據(jù)的空間位置所對(duì)應(yīng)的與裂縫相關(guān)的地震屬性，將所述地震屬性作為輸入數(shù)據(jù)；

將所述輸入數(shù)據(jù)和所述輸出數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代訓(xùn)練，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)迭代條件時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束，獲得已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

根據(jù)獲取的實(shí)際地震數(shù)據(jù)確定與裂縫相關(guān)的地震屬性，根據(jù)相關(guān)地震屬性，利用已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定對(duì)應(yīng)的裂縫參數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述地震屬性包括相干屬性、曲率屬性、傾角屬性的其中之一或多個(gè)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述裂縫參數(shù)包括裂縫開度、裂縫長(zhǎng)度、裂縫孔隙度。

4.如權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)方法，其特征在于，將所述地震屬性作為輸入數(shù)據(jù)，包括：

地震屬性的取值為以輸出數(shù)據(jù)的空間位置為中心，以預(yù)設(shè)時(shí)窗沿時(shí)間方向取值，多個(gè)地震屬性的時(shí)窗取值聯(lián)合一起形成輸入數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)方法，其特征在于，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代訓(xùn)練，包括：

將輸入數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，迭代求解出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的誤差，其中預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)；

還包括：將所述輸入數(shù)據(jù)和所述輸出數(shù)據(jù)組成測(cè)試數(shù)據(jù)；

所述預(yù)設(shè)迭代條件為：

在設(shè)定的迭代次數(shù)內(nèi)，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)誤差與測(cè)試數(shù)據(jù)誤差均降到最低；

或，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)誤差下降到某一時(shí)刻，測(cè)試數(shù)據(jù)誤差開始上升；

或，訓(xùn)練數(shù)據(jù)誤差下降，測(cè)試數(shù)據(jù)誤差開始上升后又開始下降。

6.一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：

輸出數(shù)據(jù)確定模塊，用于獲取測(cè)井曲線數(shù)據(jù)，將所述測(cè)井曲線數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)，所述測(cè)井曲線數(shù)據(jù)用于表征裂縫參數(shù)；

輸入數(shù)據(jù)確定模塊，用于獲取原始地震數(shù)據(jù)，根據(jù)所述原始地震數(shù)據(jù)確定輸出數(shù)據(jù)的空間位置所對(duì)應(yīng)的與裂縫相關(guān)的地震屬性，將所述地震屬性作為輸入數(shù)據(jù)；

訓(xùn)練數(shù)據(jù)確定模塊，用于將所述輸入數(shù)據(jù)和所述輸出數(shù)據(jù)組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

訓(xùn)練模塊，用于采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行迭代訓(xùn)練，當(dāng)滿足預(yù)設(shè)迭代條件時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束，獲得已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)獲取的實(shí)際地震數(shù)據(jù)確定與裂縫相關(guān)的地震屬性，根據(jù)相關(guān)地震屬性，利用已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定對(duì)應(yīng)的裂縫參數(shù)。

7.如權(quán)利要求6所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述地震屬性包括相干屬性、曲率屬性、傾角屬性的其中之一或多個(gè)。

8.如權(quán)利要求6所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，所述裂縫參數(shù)包括裂縫開度、裂縫長(zhǎng)度、裂縫孔隙度。

9.如權(quán)利要求6所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的井震結(jié)合裂縫預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，輸入數(shù)據(jù)確定模塊具體用于：

地震屬性的取值為以輸出數(shù)據(jù)的空間位置為中心，以預(yù)設(shè)時(shí)窗沿時(shí)間方向取值，多個(gè)地震屬性的時(shí)窗取值聯(lián)合一起形成輸入數(shù)據(jù)。