基于U?Net和CNN深度學(xué)習(xí)求取地質(zhì)屬性建模變差函數(shù)參數(shù)

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摘要：在油氣藏地質(zhì)屬性建模中，變差函數(shù)的求取尤為關(guān)鍵，一般是通過(guò)擬合實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)求取變程、方位角、基臺(tái)值等參數(shù)的方式獲得，但當(dāng)研究區(qū)內(nèi)樣本點(diǎn)數(shù)量過(guò)少時(shí)，實(shí)驗(yàn)變差函數(shù)擬合效果較差，從而影響屬性建模質(zhì)量。為了克服傳統(tǒng)方法的不足，最大限度地利用空間數(shù)據(jù)，文中提出一種基于U?Net和CNN網(wǎng)絡(luò)求取變差函數(shù)參數(shù)的新方法：以孔隙度屬性建模為例，首先選用球狀模型并利用序貫高斯模擬（SGS）算法模擬生成多組孔隙度模型，以所得孔隙度平面模型抽取的數(shù)據(jù)點(diǎn)為基準(zhǔn)構(gòu)成樣本集；然后采用U?Net進(jìn)行孔隙度模型重構(gòu)，保證孔隙度分布的空間相關(guān)性；最后利用CNN對(duì)樣本集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從而建立求取變差函數(shù)的模型。（剩余13570字）