含气量是评价页岩气能否富集高产的主要参数之一,含气量越高越有利于页岩气井获得高产。传统含气量地震预测方法基于单属性、多属性的线性拟合或简单的神经网络,精度较低。基于深度神经网络的含气量预测方法,通过优选地震属性及最优化求解方法,选择合适的隐藏层个数、神经元个数、迭代次数来建立预测模型,从而预测页岩含气量,该方法能有效提高页岩含气量预测精度,为页岩气研究区地质评价、页岩气水平井井位布署提供支撑。
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