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地質儲層參數（孔滲飽等參數）在地質建模中起著至關重要的作用，儲層參數往往是通過井資料來獲得。然而在很多情況下，鉆井取心僅限于某些層段，不能獲取整個工區內的儲層參數。因此，地質學家通常通過建立經驗公式的方法來預測未知地區的儲層參數。常規的通過經驗公式或簡化地質條件建立模型計算儲層參數，對于解決一般地質儲層問題往往能取得較好的結果，而對于解決復雜地質問題，二者都有很大的局限和缺陷。人工智能特別是人工神經網絡技術的發展為地質儲層參數預測帶來了新的途徑。
人工神經網絡作為人工智能的分支，在模式識別、分類預測等方面己成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題。然而隨著人工智能的發展，神經網絡的自主性特征學習功能越來越重要，人工神經網絡雖然表現出了良好的智能特性，但不能自主地學習特征。近年來，深度學習逐漸崛起，圍繞深度神經網絡的研究也越來越多，但其在地質儲層參數預測領域的研究還很少。提出了一種應用卷積神經網絡對地質儲層參數進行預測的方法，該方法不僅能對儲層參數進行精確預測，而且可以得到儲層特征集。實驗證明，卷積神經網絡可以應用于地質儲層參數預測，且預測精度較高，同時卷積神經網絡的卷積特征為儲層地質建模與測井資料解釋提供了重要的支持。
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