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地球物理学报  2018, Vol. 61 Issue (10): 4110-4125    doi: 10.6038/cjg2018J0775
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     林年添, 张栋, 张凯 等 .2018.地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测.  地球物理学报,61(10): 4110-4125,doi: 10.6038/cjg2018J0775
     LIN NianTian, ZHANG Dong, ZHANG Kai et al .2018.Predicting distribution of hydrocarbon reservoirs with seismic data based on learning of the small-sample convolution neural network Chinese Journal of Geophysics(in Chinese),61(10): 4110-4125,doi: 10.6038/cjg2018J0775
地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测
林年添1,3, 张栋2, 张凯1, 王守进4, 付超5, 张建彬6, 张冲1
1. 山东省沉积成矿作用与沉积矿产重点实验室, 山东科技大学地球科学与工程学院, 山东青岛 266590;
2. 海底科学与探测技术教育部重点实验室, 中国海洋大学海洋地球科学学院, 山东青岛 266100;
3. 海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室, 山东青岛 266071;
4. 中国石化石油物探技术研究院, 南京 211103;
5. 山东大学 岩土与结构工程研究中心, 济南 250061;
6. 山东正元建设工程有限责任公司潍坊分公司, 山东潍坊 261000
Predicting distribution of hydrocarbon reservoirs with seismic data based on learning of the small-sample convolution neural network
LIN NianTian1,3, ZHANG Dong2, ZHANG Kai1, WANG ShouJin4, FU Chao5, ZHANG JianBin6, ZHANG Chong1
1. College of Geological Sciences & Engineering, Shandong University of Science and Technology, Shandong Qingdao 266590, China;
2. Key Lab of Submarine Geosciences and Prospecting Techniques, MOE and College of Marine Geosciences, Ocean University of China, Shandong Qingdao 266100, China;
3. Laboratory for Marine Mineral Resources, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Shandong Qingdao 266071, China;
4. Institute of Geophysical Prospecting, SINOPEC Research Institute of Petroleum Exploration and Development, Nanjing 211103, China;
5. Geotechnical and Structural Engineering Research Center, Shandong University, Jinan 250061, China;
6. The Shandong Zhengyuan Construction Engineering, Shandong Weifang 261000, China

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