松遼盆地中央坳陷區(qū)儲層巖性智能識別方法

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摘要：巖性信息的識別分類對油氣儲層分類以及儲層巖石可壓性評價具有重要意義。本文根據(jù)對深度學習網(wǎng)絡U-Net進行改進，結(jié)合松遼盆地中央坳陷區(qū)實驗數(shù)據(jù)進行對比和驗證，提出了一種更適合測井數(shù)據(jù)的特征注意力融合網(wǎng)絡（feature attention fusion Unet， FAF-Unet）。測井數(shù)據(jù)主要通過敏感性分析的方式選擇特征參數(shù)（自然電位，聲波時差，光電吸收截面指數(shù)，井徑，密度，自然伽馬以及深、淺側(cè)向電阻率等），分析儲層巖石巖性。（剩余16605字）