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利用测井资料预测储层参数是油气田开发的重要内容.针对现有储层参数预测模型精度低,不能很好的提取测井曲线和储层参数之间潜在关系的问题,本文将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合,提出基于变分自编码器(VAE)的CNN-LSTM混合模型.首先,提出了测井数据的分析方法,包括参数相关性分析和井间的相似度分析.其次,利用CNN提取每条测井曲线的空间相关特征向量,并使用LSTM网络提取测井曲线相邻深度之间的时间特征.最后,采用VAE结构,根据训练数据的深层特征再次对CNN-LSTM模型生成的泥质含量初步预测值进行修正.以大庆油田地区某井场数据验证该模型.仿真结果表明：与LSTM神经网络模型、CNN-LSTM网络模型相比,本文CNN-LSTM-VAE模型具有更好的时空特征提取能力,能够更准确地预测储层参数,可为储层参数预测提供新思路. 相似文献
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科威特某项目采用G3iHD采集系统及与SL11数字检波器配套的超大道级采集技术方法进行地震数据采集,并在室内进行组合处理来提高数据的信噪比和分辨率。但技术人员处理资料时发现,资料存在高频成分衰减严重的问题。为此设计多种对比实验,并结合地质综合研究等方法分析科威特地区高频信号衰减原因。结果显示,地质因素是科威特地区高频信号衰减严重的主要原因。 相似文献
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