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一种基于神经网络及多点地质统计学储层相建模方法
专利申请号：CN202311810516.8
公 开 号：CN117556710A
发 明 人：赖志斌 张列军 崔玉堂 樊友丽 魏晓亚 宋国玺 王华 杜皓宇 孙燕飞 赵斌
代 理 人：文小花
代理机构：广州三环专利商标代理有限公司
专利类型：发明专利
申 请 日：20240213
公 开 日：20231226
专利主分类号：G06F30/27
关 键 词：地质统计学 神经网络 建模算法 非线性关系 先验 地质模式 地质模型 对比试验 多重网格 规律认识 数据条件 网格节点 训练数据 训练图像 优化设计 预测结果 组织形式 点信息 建模 微相 沉积 并用 重复 优化 联合
摘 要：本发明提供一种基于神经网络及多点地质统计学储层相建模方法，传统多点地质统计学能够联合多点信息，并能够将训练图像加入先验地质模式，同时，神经网络具有表达非线性关系的优势。鉴于二者的各自特点，发明开展基于神经网络的多点地质统计学储层相建模算法优化，针对多重网格的训练数据组织形式、网格节点的重复模拟等方面进行了优化设计，并用实例进行了不同建模算法参数、不同数据条件和不同沉积微相结构的对比试验，通过本方法预测结果更加符合地质模型实际规律认识。
