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深度学习
机器学习与储层四维建模 版权信息
- ISBN：9787511472830
- 条形码：9787511472830 ; 978-7-5114-7283-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器学习与储层四维建模 内容简介
本书首先介绍了撰写的基本背景，总结了国内外储层四维地质建模的研究现状；接着阐述了人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系和机器学习、深度学习中包含的主要方法；之后在总结本书所研究区域的油藏地质背景的基础上，详细讨论了如何结合深度学习中的Attention-LSTM方法、三维地质建模技术，来构建储层参数的四维地质模型；*后基于所建立的储层参数四维地质模型和其他地质研究成果，分析了剩余油的宏观分布特征、分布模式和控制因素。
机器学习与储层四维建模 目录
第1章 绪论
第2章 储层四维建模现状
2.1 国内储层四维建模现状
2.2 国外储层四维建模现状
2.3 当前储层四维建模的主要问题
第3章 机器学习理论
3.1 人工智能、机器学习和深度学习的关系
3.2 机器学习
3.3 深度学习
第4章 研究区油藏地质特征
4.1 地层划分与对比
4.2 油藏构造精细描述
4.3 沉积相及沉积微相研究
4.4 测井解释与水淹层定量评价
4.5 储层地质研究
4.6 油藏特征分析
第5章 储层四维地质模型建立
5.1 储层三维地质模型的建立
5.2 四维数据体的构建
5.3 储层四维地质模型的建立
第6章 剩余油分布预测
6.1 剩余油宏观分布特征
6.2 剩余油宏观分布模式
6.3 剩余油形成与分布控制因素分析
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
展开全部
机器学习与储层四维建模 作者简介
潘少伟，男，西安石油大学教师副教授，2010中国石油大学(华东)博士研究生地质资源与地质工，于2010年3月到西安石油大学参加工作，截止到目前发表学术论文30余篇；获批软件著作权20余项；授权国家发明专利2件；主持完成陕西省自然科学基金等纵向项目4项；指导学生竞赛获批国家级、省部级奖励10余项。
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