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申请/专利权人：东北石油大学三亚海洋油气研究院

摘要：本发明公开了一种用于获得页岩油藏弹性参数的VTI介质数据驱动地震AVO反演方法，属于地球物理技术领域，包括以下步骤：基于Transformer网络和卷积神经网络，构建TransU‑net模型；对井旁道叠前地震数据进行叠加，获得角度叠加地震数据构成样本输入；对测井数据进行增广处理，构成样本输出；基于样本输入和样本输出构成训练样本，基于训练样本对TransU‑net模型进行训练；基于训练后的TransU‑net模型获得反演弹性参数和各向异性参数。本发明可缓解反演对低频各向异性参数和以各向异性参数为样本输出的训练样本的依赖，提高页岩油藏弹性参数反演精度。

主权项：1.一种用于获得页岩油藏弹性参数的VTI介质数据驱动地震AVO反演方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Transformer网络和卷积神经网络，构建TransU-net模型；对井旁道叠前地震数据进行叠加，获得角度叠加地震数据构成样本输入；对测井数据进行增广处理，基于增广后的测井数据构成样本输出；基于样本输入和样本输出构成训练样本，基于训练样本对TransU-net模型进行训练；基于训练后的TransU-net模型获得待测区域的反演弹性参数和各向异性参数；所述TransU-net模型包括用于提取局部信息的CNN部分、用于提取全局信息的Transformer部分和用于恢复数据特征的上采样部分；所述CNN部分包括第一特征图谱、第二特征图谱和第三特征图谱，各个特征图谱间由卷积操作连接；所述第三特征图谱经过维度调整后形成局部隐藏特征，经过最大池化操作后输入到Transformer部分；所述Transformer部分包括第一Transformer层、第二Transformer层、第三Transformer层、第四Transformer层、第五Transformer层、第六Transformer层、第七Transformer层和第八Transformer层，各个Transformer层之间由多层感知器连接；基于第八Transformer层形成全局隐藏特征，经过维度调整后输入到上采样部分；所述上采样部分包括第一特征图谱、第二特征图谱、第三特征图谱、第四特征图谱、第五特征图谱、第六特征图谱、第七特征图谱和第八特征图谱，各个特征图谱经过上采样操作后与CNN部分对应的特征图谱通过跳跃连接进行特征融合，然后经过卷积操作后生成下一层的特征图谱；对TransU-net模型进行训练的过程包括：将训练样本输入到TransU-net模型中计算目标函数，并以反向传播算法迭代更新TransU-net模型参数，直到目标函数收敛，获得训练后的TransU-net模型；所述目标函数的表达式为： 其中，表示L2范数，表示目标函数受训练样本的影响比重，表示预测弹性参数，表示样本弹性参数，表示角度叠加地震数据，表示样本地震数据。

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