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申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
摘要：本申请实施例提供的致密砂岩储层孔隙度时序预测方法、装置、设备及介质，通过选取Bi‑GRUs建立测井解释得到的孔隙度曲线与井旁道叠前地震记录之间的关系映射，基于叠前地震数据实现致密砂岩储层孔隙度预测。并在预测过程中输出Bi‑GRUs不同深度网络的中间特征，输入kNN算法同步进行孔隙度预测，实现对Bi‑GRUs特征提取过程的监控，防止有效信息的丢失。一定程度上使神经网络“黑箱”白化。基于Bi‑GRUs不同深度网络提取特征的kNN算法预测结果是同一任务不同角度预测结果。集成多个结果综合分析判断使方法的预测结果更加精确可靠，增加了方法的可解释性和可靠性，对非常规致密砂岩储层的探勘开发，增储上产具有重要意义。
主权项：1.一种过程可监控的致密砂岩储层孔隙度智能时序预测方法，其特征在于，包括：获取数据：获取叠前地震记录；生成训练集和待预测数据：对所述叠前地震记录进行数据处理，生成训练集和待预测数据；训练模型：基于所述训练集分别对Bi-GRUs网络和kNN算法进行训练，得到训练Bi-GRUs网络和训练kNN算法；Bi-GRUs预测：将所述待预测数据输入训练Bi-GRUs网络得到Bi-GRUs预测结果，同时得到不同深度网络中间特征；kNN预测与监控：将所述不同深度网络中间特征输入到训练kNN算法中,得到多个中间特征预测结果，并对所述多个中间特征预测结果中基于不同深度中间特征的预测结果进行横向比较，实现对Bi-GRUs特征提取过程的监控；结果集成：集成所述Bi-GRUs预测结果和所述多个中间特征预测结果，综合分析得到孔隙度预测最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院 致密砂岩储层孔隙度时序预测方法、装置、设备及介质
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