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內(nèi)容簡介

　　本書首先介紹了撰寫的基本背景，總結了國內(nèi)外儲層四維地質(zhì)建模的研究現(xiàn)狀；接著闡述了人工智能、機器學習和深度學習三者之間的關系和機器學習、深度學習中包含的主要方法；之后在總結本書所研究區(qū)域的油藏地質(zhì)背景的基礎上，詳細討論了如何結合深度學習中的Attention-LSTM方法、三維地質(zhì)建模技術，來構建儲層參數(shù)的四維地質(zhì)模型；最后基于所建立的儲層參數(shù)四維地質(zhì)模型和其他地質(zhì)研究成果，分析了剩余油的宏觀分布特征、分布模式和控制因素。

作者簡介

　　潘少偉，男，西安石油大學教師副教授，2010中國石油大學（華東）博士研究生地質(zhì)資源與地質(zhì)工程，于2010年3月到西安石油大學參加工作，截止到目前發(fā)表學術論文30余篇；獲批軟件著作權20余項；授權國家發(fā)明專利2件；主持完成陜西省自然科學基金等縱向項目4項；指導學生競賽獲批國家級、省部級獎勵10余項。

圖書目錄

第1章緒論
第2章儲層四維建模現(xiàn)狀
2.1 國內(nèi)儲層四維建?，F(xiàn)狀
2.2 國外儲層四維建模現(xiàn)狀
2.3 當前儲層四維建模的主要問題
第3章機器學習理論
3.1 人工智能、機器學習和深度學習的關系
3.2 機器學習
3.3 深度學習
第4章研究區(qū)油藏地質(zhì)特征
4.1 地層劃分與對比
4.2 油藏構造精細描述
4.3 沉積相及沉積微相研究
4.4 測井解釋與水淹層定量評價
4.5 儲層地質(zhì)研究
4.6 油藏特征分析
第5章儲層四維地質(zhì)模型建立
5.1 儲層三維地質(zhì)模型的建立
5.2 四維數(shù)據(jù)體的構建
5.3 儲層四維地質(zhì)模型的建立
第6章剩余油分布預測
6.1 剩余油宏觀分布特征
6.2 剩余油宏觀分布模式
6.3 剩余油形成與分布控制因素分析
第7章總結與展望
7.1 總結
7.2 展望
參考文獻