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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种多元参数耦合数据－知识双驱动地震反演方法，涉及地震勘探技术领域，包括基于实际测井数据和地震数据生成正演建模训练数据集，利用生成的训练数据集完成正演网络训练；基于井数据并结合地质统计学构建深度学习反演网络训练所需样本数据库；搭建弹性参数反演网络和物性参数反演网络，构建弹性参数及物性参数同步估计深度学习模型；根据构建的训练数据集以及深度学习网络模型，获得弹性参数及物性参数同步估计的深度学习预训练反演网络；将预训练反演网络与正演网络结合，形成多元参数耦合数据－知识双驱动地震反演模型；利用井数据对预训练网络进行微调，结合正演网络更新反演网络；输出储层弹性参数和储层物性参数。
主权项：1.一种多元参数耦合数据－知识双驱动地震反演方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于实际测井数据和地震数据构建正演建模训练数据集，构建深度学习正演网络并利用生成的训练数据集完成正演网络训练；S2、基于测井数据统计结果，并结合地质统计学构建深度学习反演网络训练所需的样本数据集；S3、分别搭建弹性参数反演网络以及物性参数反演网络，建立弹性参数反演及物性参数反演损失函数，构建基于弹性参数及物性参数同步估计的深度学习反演网络；S4、根据构建的训练数据集以及深度学习反演网络，更新网络参数并重复迭代网络，通过损失函数值控制最大迭代次数，获得弹性参数及物性参数同步估计深度学习预训练反演网络；S5、将预训练反演网络与深度学习正演网络结合，同时构建数据与知识协同的损失目标方程，形成多元参数耦合数据－知识双驱动地震反演模型，利用测井数据对预训练反演网络进行微调，结合深度学习正演网络更新深度学习反演网络；S6、将地震数据和低频弹性参数模型作为输入，最终实现高可靠性弹性参数及物性参数反演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种多元参数耦合数据－知识双驱动地震反演方法
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