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专利号	2020108931882	专利名称	一种基于深度学习的井震联合初始岩性模型构建方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06T17/05,G06N3/045,G06N3/0442,G06N3/0464,G06N3/048,G06N3/084,G06F18/25,G06F18/27,G06F18/211,G01V1/28
申请人	电子科技大学	申请地址	四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
发明人	陈豪	申请日期	2020-08-31
下证状态	已下证	更新时间	2026-09-17 17:22:59
专利摘要	本发明公开一种基于深度学习的井震联合初始岩性模型构建方法，应用于三维地质建模领域，针对现有技术中存在的测井数据由于滤波导致频率太低，损失了很多高频有效信息，插值过程中地震数据无法有效控制的问题；本发明利用卷积神经网络提取数据中包含的长短周期即高低频率的特征，对不同的特征采用长短时间记忆网络进行分类学习，进而准确地学习地震数据和测井数据之间的关系，达到岩石属性的准确预测，从而进行岩性初始模型的构建，为岩性参数的反演提供基础，从而指导油气的勘探开发和油气藏储层描述。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件