一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法
专利汇可以提供一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法，包括以下步骤：步骤S1，建立存储砂体构型的 测井 特征与 地震 特征的地质信息资料库；步骤S2，通过对步骤S1所建立的资料库中的测井特征与地震特征进行相关性分析，到敏感属性序列X，同时选用单井构型标签作为监督条件；步骤S3，将敏感属性序列X作为输入数据，在单井构型标签的监督下，利用CMM神经网络训练得到模型参数，再对无井区进行参数的智能预测，并输出预测标签。解决了以往方法在预测三 角 洲相砂体构型分布特征时所面临的准确度和效率的挑战，满足了油气田开发中日益增长的储层表征的高 精度 和智能化的需要。，下面是一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，根据砂体单井构型结果和属性集合，分析得到敏感属性集合，建立存储砂体构型的测井特征与地震特征的地质信息资料库；
步骤S2，通过对步骤S1所建立的地质信息资料库中的测井特征与地震特征进行相关性分析，建立单井构型标签，以单井构型标签作为监督条件，将敏感属性向量化，得到敏感属性序列X；
步骤S3，将步骤S2得到的敏感属性序列X作为输入数据，在单井构型标签的监督下，利用CMM神经网络训练得到模型参数，再对无井区进行参数预测，并输出预测标签，完成对三角洲相砂体构型的CMM神经网络预测方法。
2.如权利要求1所述的基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述砂体单井构型结果通过井数据中分析得到，所述属性集合根据地震数据提取，在砂体构型地质认识的指导下进行分析得到敏感属性集合。
3.如权利要求2所述的基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法，其特征在于，所述地质信息资料库的建立，通过如下步骤实现：
步骤S11：通过测井曲线来识别地下目的层砂体构型，将地下目的层砂体构型做为测井特征加入到地质信息资料库；
步骤S12：通过对三角洲相砂体构型进行属性敏感性分析，得到敏感属性集合，将敏感属性集合作为地震特征加入到地质信息资料库。
4.如权利要求1所述的基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法，其特征在于，步骤S2中，所述的敏感属性向量化方法，通过如下方法实现：
把数值化的敏感属性通过分箱得到每个属性的多维离散one-hot向量，将所有属性向量组合得到输入序列X：
其中，
m代表敏感属性总个数；
n代表每个敏感属性的离散维度。
5.如权利要求1所述的基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法，其特征在于，所述的CMM神经网络模型参数及智能预测方法，通过如下步骤实现：
步骤S31：所选用的CMM神经网络利用卷积操作得到属性特征，数据输入：
V＝conv2(W，X，″valid″)+b
其中，V代表抽取的局部特征，W代表权重矩阵，X代表输入向量，valid代表卷积运算的类型，b代表偏置向量，
令数据滤波器为F，滑动步长为S，由于F的边长大于S，每次移动滑窗后导致数据特征的多次提取，现为序列X外围加一圈0，即Pad+1，重构后一次卷积的输出特征向量尺寸：
步骤S32：利用max-pooling技术对S31步骤提取的特征向量进行压缩，将得到的小邻域内的特征点整合获取新的特征向量：
P＝max(V)
步骤S33：通过多层感知机(MLP)，将提取到的主要特征输入到隐含层；加权求和，得到每一个隐含层的输出：
其中，i代表输入层节点，j代表当前神经元的下标，wij表示上一层各神经元到当前神经元的权重，xj代表当前层的输入，
之后选用softmax分类器得到每种构型的条件概率：
P(y|L，θ)＝softmax(W+b)
其中，θ代表所提出模型的全部参数；
步骤S34：预测构型
步骤S35：选用交叉熵损失函数计算损失值：
其中，y代表样本真实值；代表样本预测值。
一种基于地质信息库的砂体构型CMM神经网络预测方法
技术领域
背景技术
发明内容
附图说明
具体实施方式
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