松辽盆地中央坳陷区储层岩性智能识别方法

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摘要：岩性信息的识别分类对油气储层分类以及储层岩石可压性评价具有重要意义。本文根据对深度学习网络U-Net进行改进，结合松辽盆地中央坳陷区实验数据进行对比和验证，提出了一种更适合测井数据的特征注意力融合网络（feature attention fusion Unet， FAF-Unet）。测井数据主要通过敏感性分析的方式选择特征参数（自然电位，声波时差，光电吸收截面指数，井径，密度，自然伽马以及深、浅侧向电阻率等），分析储层岩石岩性。（剩余16605字）

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