本发明公开了一种基于深度学习的地震反演初始模型构建方法，该发明以测井纵波阻抗曲线、测井横波阻抗曲线、测井纵横波速度比曲线和测井密度曲线作为学习目标，采用深度前馈神经网络算法，将常规反演初始模型和地震属性进行融合，目的是构建出同时带有低频信息和地层结构信息的反演初始模型；本发明构建的初始模型与地层产状特征一致性更好，可以有效解决传统初始模型中存在的“穿时”问题，且无需高密度的层位解释数据，可大幅降低层位解释的工作量，基于本发明构建的初始模型对应的反演结果与地质认识符合的更好。
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来源：北方有色网
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