基于人工智能的深层储层物性预测与油气资源评估系统

本发明提供了基于人工智能的深层储层物性预测与油气资源评估系统，专注于解决深层(>3500米)油气勘探中低孔、低渗储层的物性预测与资源评估难题。系统融合了地震、钻井和测井数据，通过数据清洗、归一化和插值处理，生成高质量的储层数据库。采用卷积神经网络和长短期记忆网络构建深度学习模型，自动捕捉储层物性与多源数据间的非线性关系，实现高精度预测。系统集成了实时经济评估模块，通过梯度增强树模型结合实时市场数据动态调整经济评估结果。此外，系统引入自动化反馈机制，对误差较大区域重新采样并更新模型。该方案显著提高了储层预测精度与勘探效率，支持动态经济分析，为深层油气资源的勘探和开发决策提供可靠技术保障。