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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國石油天然氣股份有限公司申請的專利地震儲層參數(shù)預測方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115407390B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110593117.5，技術領域涉及：G01V1/28；該發(fā)明授權地震儲層參數(shù)預測方法及裝置是由晏信飛;曹宏;胡蓮蓮;楊志芳;葛強;李曉明設計研發(fā)完成，并于2021-05-28向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本地震儲層參數(shù)預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種地震儲層參數(shù)預測方法及裝置，該方法包括：將目標地層的地震數(shù)據(jù)，輸入預先建立的儲層參數(shù)預測模型中，得到目標地層的多個地震儲層參數(shù)；儲層參數(shù)預測模型按照如下過程建立：獲取目標地層的地震工區(qū)資料，形成訓練數(shù)據(jù)集；基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型搭建多任務學習的儲層參數(shù)預測模型，該儲層參數(shù)預測模型包括：一個輸入層、一個基礎網(wǎng)絡和多個子網(wǎng)絡，每個子網(wǎng)絡用于輸出一個儲層參數(shù)；利用訓練數(shù)據(jù)集，對儲層參數(shù)預測模型進行訓練。將多個地震儲層參數(shù)預測任務放在一起學習，通過互相分享、互相補充學習到的信息，能夠有效地表達地震屬性與儲層參數(shù)之間的復雜非線性關系，提高地震儲層參數(shù)預測的準確性。

本發(fā)明授權地震儲層參數(shù)預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種地震儲層參數(shù)預測方法，其特征在于，包括：獲取目標地層的地震數(shù)據(jù)；將目標地層的地震數(shù)據(jù)，輸入預先建立的儲層參數(shù)預測模型中，得到目標地層的多個地震儲層參數(shù)；其中，所述儲層參數(shù)預測模型用于根據(jù)地層的地震數(shù)據(jù)預測地層的多個地震儲層參數(shù)，按照如下過程建立：獲取目標地層的地震工區(qū)資料，形成訓練數(shù)據(jù)集；所述訓練數(shù)據(jù)集中，每一行表示一條樣本，每一列表示一個數(shù)據(jù)特征，包含彈性特征、地質(zhì)特征以及儲層參數(shù)；基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型搭建多任務學習的儲層參數(shù)預測模型，所述儲層參數(shù)預測模型包括：一個輸入層、一個基礎網(wǎng)絡和多個子網(wǎng)絡，每個子網(wǎng)絡用于輸出一個儲層參數(shù)；其中，所述輸入層有多個節(jié)點，每個節(jié)點對應一個彈性特征或地質(zhì)特征；每個子網(wǎng)絡對應一個子任務，一個子任務用于確定一個儲層參數(shù)；利用所述訓練數(shù)據(jù)集，對所述儲層參數(shù)預測模型進行訓練，得到訓練好的儲層參數(shù)預測模型；建立所述儲層參數(shù)預測模型的過程，還包括：根據(jù)目標地層，確定目標地層對應的巖石物理模型；根據(jù)目標地層的地質(zhì)特征，利用蒙特卡洛模擬法隨機生成模擬的儲層參數(shù)；將模擬的儲層參數(shù)輸入到所述巖石物理模型中，得到模擬的彈性特征；根據(jù)模擬的彈性特征、目標地層的地質(zhì)特征和模擬的儲層參數(shù)，形成擴增訓練數(shù)據(jù)子集，將所述擴增訓練數(shù)據(jù)子集附加到所述訓練數(shù)據(jù)集中，得到擴增訓練數(shù)據(jù)集；利用所述訓練數(shù)據(jù)集，對所述儲層參數(shù)預測模型進行訓練，得到訓練好的儲層參數(shù)預測模型，包括：利用所述擴增訓練數(shù)據(jù)集，對所述儲層參數(shù)預測模型進行訓練，得到訓練好的儲層參數(shù)預測模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >中國石油天然氣股份有限公司，其通訊地址為：100007 北京市東城區(qū)東直門北大街9號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。