一种地震全波信息挖掘下的高分辨储层预测方法与流程

本发明涉及储层预测，尤其涉及一种地震全波信息挖掘下的高分辨储层预测方法。

背景技术：

1、最初，地震勘探主要依赖于传统的地震反射法，通过分析地震波在地下层界面的反射情况来推测地质结构。然而，这种方法在复杂地质环境中的效果有限，尤其在深层或复杂储层的预测上存在很大挑战。随着科技的进步，特别是计算机技术与数据处理能力的提升，地震全波信息挖掘技术逐渐崭露头角。这一技术通过分析地震波的全波形信息，包括反射波、透射波、散射波等多种波型，能够获取更加丰富的地下信息。尤其是通过对波场的全息分析，可以更准确地识别储层的物理属性、孔隙度、含水饱和度等关键特征，从而提升储层预测的分辨率。近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，地震全波信息挖掘与机器学习相结合，极大地提高了储层预测的精度和效率。然而，目前传统的地震储层预测方法往往仅依赖传统的地震反射波信息，忽视了全波信息中的其他波场（如透射波、散射波等），同时存在分辨率低的问题，难以识别细节和精确刻画储层特征，进而导致储层预测的准确性、分辨率较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种地震全波信息挖掘下的高分辨储层预测方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种地震全波信息挖掘下的高分辨储层预测方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取地震全波信息数据；对地震全波信息数据进行频率域联合分析，生成多尺度全波特征张量；对多尺度全波特征张量进行地震全波信号多尺度解耦，生成地震多波场分离数据；

4、步骤s2：对地震多波场分离数据进行隐式储层特征映射，生成初始储层特征映射数据；对初始储层特征映射数据进行非线性关联分析，生成高阶储层特征数据；对高阶储层特征数据和地震多波场分离数据进行反演联动优化，生成储层动态响应优化数据；对储层动态响应优化数据进行储层细节增强，生成高分辨率储层细节展示图；

5、步骤s3：对高分辨率储层细节展示图进行动态储层特征变化分析，生成动态储层特征变化数据；根据动态储层特征变化数据对高分辨率储层细节展示图进行储层特征变化预测，从而生成储层特征变化预测图；

6、步骤s4：对储层特征变化预测图进行储层分类，生成储层分类图谱；对储层分类图谱进行置信度计算，生成储层预测置信度数据；将储层预测置信度数据和预设的置信度阈值进行对比输出，直至生成高分辨率储层预测分布图。

7、本发明通过获取全波信息并进行频率域联合分析，可以从多个尺度和多个波场提取丰富的地下信息，克服传统方法仅依赖单一波形信号的局限性。多尺度解耦和波场分离技术进一步提升了信号的解析度，使得不同波场的特征可以独立处理，为后续高精度储层预测提供了更清晰的基础数据。通过隐式储层特征映射和非线性关联分析，能够揭示储层的深层次特征关系，生成更精准的高阶储层特征数据。反演联动优化方法能够在多波场数据之间建立紧密联系，从而生成更加真实的储层动态响应。储层细节增强技术则提升了储层结构的分辨率，确保高精度的细节展示，从而提高储层预测的准确性。动态储层特征变化分析能够实时监测储层的变化趋势，识别潜在的变化模式。基于此，储层特征变化预测图提供了储层未来演化的前瞻性预测，帮助做出更加准确的开发决策，有效提高了储层的动态管理能力。通过储层分类和置信度计算，可以对储层进行精确的区域划分和风险评估，进一步提高储层预测的准确度。置信度评估确保了预测结果的可靠性和可信度，避免了不确定性带来的误差，最终生成的高分辨率储层预测分布图为油气勘探和开发提供了可靠的决策依据。因此，本发明通过多波场信息提取、高分辨率储层细节展示、动态储层变化预测和置信度评估，提高了储层预测的准确性、分辨率。

8、优选的，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：利用多点分布式地震信号采集阵列获取地震全波信息数据；

10、步骤s12：对地震全波信息数据进行数据预处理，生成标准地震全波信息数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化；

11、步骤s13：对全波信号进行时域分析，生成全波信号时域数据；对全波信号时域数据进行快速傅里叶变换，生成全波信号频域数据；根据全波信号时域数据和全波信号频域数据进行频率域联合分析，生成多尺度全波特征张量；

12、步骤s14：基于预设的地震波传播特性系数对多尺度全波特征张量进行地震全波信号多尺度解耦，生成地震多波场分离数据。

13、本发明通过对地震全波信息进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值填充和标准化，可以去除噪声和无效数据，确保最终的数据更具代表性和可用性，为后续分析提供高质量的基础数据。时域分析和频域分析结合，能够从不同的视角（时域和频域）全面捕捉地震信号的特征。通过频率域联合分析生成的多尺度全波特征张量有助于从多个尺度理解地震波的传播特性，提升信号分析的深度和精度。通过基于地震波传播特性系数进行多尺度解耦，可以有效地分离不同波场，提取各类地震波的特征。这对于精确识别和分析不同类型的地震波（如体波、表面波等）非常重要，有助于更好地理解地震波在地下介质中的传播情况。步骤s13和s14中的时域、频域与多尺度分析为地震信号的处理提供了多维度视角，增强了数据的解析能力，有助于在复杂的地震环境中提取有意义的信息。通过多角度的分析与解耦技术，有效提高了地震信号的解析能力和精度，对于地震监测、预警及灾害评估等方面具有重要的实际应用价值。

14、优选的，步骤s14包括以下步骤：

15、步骤s141：对多尺度全波特征张量进行震波传输速度分析，生成震波传输速度数据；基于震波传输速度数据对多尺度全波特征张量进行震波类型分类，生成震波类型分类数据，其中震波类型分类数据包括纵波数据、横波数据和面波数据；

16、步骤s142：对纵波数据、横波数据和面波数据进行变分模态分解，生成纵波模态分解数据、横波模态分解数据以及面波模态分解数据；通过纵波模态分解数据、横波模态分解数据以及面波模态分解数据对纵波数据、横波数据和面波数据进行波场分离，生成地震全波波场分离数据；

17、步骤s143：对地震全波波场分离数据进行波场特征耦合分析，生成波场特征耦合数据；利用波场特征耦合数据对多尺度全波特征张量进行地震全波信号多尺度解耦，生成地震多波场分离数据。

18、本发明通过震波传输速度分析和震波类型分类，能够精确区分纵波、横波和面波。这不仅提升了地震波数据的结构化处理水平，还能为后续的波场分离和解耦提供有力的支持，有助于更清晰地识别地震波的类型和传播路径。通过变分模态分解 (vmd) 技术对纵波、横波和面波数据进行处理，可以有效提取每种波的独立特征，避免不同波场的相互干扰，从而实现更精确的波场分离。这一步骤有助于深入分析各个波场的特征，尤其在复杂的地震波传播环境中，能够准确揭示不同波动的贡献。对波场分离后的数据进行特征耦合分析，有助于揭示不同波场间的潜在关系和相互作用，从而更全面地理解地震波的行为及其在地下介质中的传播模式。此分析对于预测地震波的传播趋势和分析波场之间的耦合效应具有重要作用。步骤s143中的多尺度解耦不仅帮助分离地震波中的不同波场，还能进一步提取出有价值的地震波特征数据。通过多尺度解耦，可以提高信号的解析度，为地震信号的实时监测、分析和预警提供更加细致的支持。通过上述多个步骤的组合处理，能够生成高质量的地震信号数据，不仅提升了地震监测的精度，也拓宽了这些数据在地震预警、地质勘探、结构安全评估等领域的应用潜力。通过结合震波分类、波场分离和特征耦合分析，优化了地震波信号的多尺度解耦过程，不仅增强了对地震波传播特性的理解，还为后续的地震灾害监测和预测提供了可靠的数据基础。

19、优选的，步骤s2包括以下步骤：

20、步骤s21：对地震多波场分离数据进行隐式储层特征提取，得到地震波隐式储层特征数据；根据地震波隐式储层特征数据对地震多波场分离数据进行空间分布映射，生成初始储层特征映射数据；

21、步骤s22：对初始储层特征映射数据进行物性属性解耦，生成储层物性属性数据；对储层物性属性数据进行非线性关联分析，生成高阶储层特征数据；对高阶储层特征数据和地震多波场分离数据进行反演联动优化，生成储层动态响应优化数据；

22、步骤s23：对储层动态响应优化数据进行频率分量分解，生成多频率储层特征图谱；对多频率储层特征图谱进行储层细节增强，生成高分辨率储层细节展示图。

23、本发明通过隐式储层特征提取，能够深入挖掘地震波在地下介质中的传播特性，生成的地震波隐式储层特征数据为储层特征分析提供了更加准确的基础。通过空间分布映射，将这些特征应用于储层的空间分析，帮助在广泛区域内确定储层的分布情况，为储层的勘探和开发提供了明确的空间依据。储层物性属性的解耦使得不同物性（如孔隙度、弹性模量等）之间的影响可以单独分析，避免了不同物性间的混淆。这种解耦分析能够更清晰地展示储层的物性特征，为地震波信号与储层物性之间的关系提供了准确的解释。非线性关联分析进一步提升了对复杂物性特征的把握，使得储层特性分析更加精确。通过反演联动优化，将高阶储层特征数据与地震波数据进行结合，能够有效优化储层的动态响应模型。这有助于更好地理解储层的动态行为，如油气流动或水的渗透特性，进而提高油气田开发和水资源利用的效率。频率分量分解使得储层的不同频率特征得以单独分析，能够揭示不同频率成分对应的储层细节和行为。通过储层细节增强，可以突出储层的关键特征，特别是在复杂的储层结构中，帮助工程师更加清晰地识别出潜在的资源富集区或异常地带，生成的高分辨率储层细节展示图能够提供详细的储层信息，使得储层的空间和物性特征可视化效果更好。通过这种高分辨率图谱，地质学家和工程师可以更准确地进行储层评估、决策和优化，为油气勘探、采油过程及资源评估提供重要的数据支持。通过对地震多波场分离数据的深度分析和优化，提升了储层特征的提取精度，并且通过优化储层动态响应和细节增强，提供了更加高效和精准的储层评估方法。这些分析对于提高地震数据的解析能力及在油气勘探等领域的应用具有重要价值。

24、优选的，根据地震波隐式储层特征数据对地震多波场分离数据进行空间分布映射包括：

25、对地震多波场分离数据进行地震采集点确认，得到地震采集点信息数据；对地震采集点信息数据进行地理坐标确认，得到地理空间坐标数据；

26、将地震多波场分离数据和地理空间坐标数据进行空间坐标网格映射，生成地震多波场网格映射数据；根据地震波隐式储层特征数据对地震多波场网格映射数据进行传播范围演化，生成地震传播演化路径数据；

27、基于地震传播演化路径数据对地震多波场网格映射数据进行网格单元细化，生成地震波空间传播区域数据；对地震波隐式储层特征数据进行局部隐式模式提取，得到地震波局部隐式模式数据；

28、根据地震波局部隐式模式数据对地震波空间传播区域数据进行网格单元储层特征值计算，得到网格单元储层特征值；基于网格单元储层特征值对地震多波场网格映射数据进行空间框架联合映射，从而生成初始储层特征映射数据。

29、本发明通过对地震采集点进行确认和地理坐标的获取，确保所有数据都能够准确地映射到实际的地理位置。这不仅为后续的数据分析和空间映射提供了精确的基础信息，而且保证了地震数据的可靠性和一致性。通过将地震多波场分离数据与地理空间坐标数据进行网格映射，可以将地震数据在空间上细致划分为多个网格单元。这种细化的空间网格映射有助于提供更高分辨率的地震数据，使得储层的空间分布特征能够在局部范围内得到更精细的展现和分析。通过根据地震波隐式储层特征数据对网格映射数据进行传播范围演化，能够揭示地震波的传播路径及其演化过程。这不仅提高了对地震波传播机制的理解，也帮助在不同条件下预测地震波的传播趋势和影响范围。局部隐式模式提取能够识别地震波在不同区域的独特传播特征，从而帮助深入理解地震波的局部行为。结合局部隐式模式数据对网格单元储层特征值的计算，能够生成更精准的储层物性特征数据，为后续的储层评估和优化提供科学依据。基于网格单元储层特征值，进行空间框架联合映射，能够将地震多波场网格数据与储层特征值进行紧密结合，生成初始储层特征映射数据。这种联合映射可以更好地反映地震波与储层特性之间的相互关系，为储层的空间分布和物性分析提供更加直观且精准的模型。通过上述一系列的空间分布映射和特征提取过程，可以获得详细且高精度的储层特征映射数据。这有助于更精确地评估储层的空间分布、物性特征以及动态响应，从而优化储层的勘探和开发策略，提高油气资源的利用效率。通过对地震波隐式储层特征数据的空间分布映射，提供了高分辨率、高精度的储层特征映射数据，不仅提升了地震波传播过程的理解，还增强了储层评估和优化的准确性，对油气勘探、资源评估及开发具有重要的实际应用价值。

30、优选的，对高阶储层特征数据和地震多波场分离数据进行反演联动优化包括：

31、对地震多波场分离数据进行频率域分析，生成地震全波频域数据；根据地震全波频域数据对地震全波数据进行非线性波动方程构建，生成储层介质波动方程；

32、根据储层介质波动方程进行有限差分计算，得到储层介质波动差分数据；通过储层介质波动差分数据对储层介质波动方程进行数值求解模拟，生成模拟地震波场数据；

33、通过模拟地震波场数据对高阶储层特征数据进行反演优化，生成储层动态响应优化数据。

34、本发明通过对地震多波场分离数据进行频率域分析，能够将时域信号转换为频域数据，揭示出不同频率成分在储层中的传播特性。这一过程有助于精细化储层波动特性分析，为后续的波动方程构建和储层优化提供必要的数据基础。通过根据地震全波频域数据构建储层介质的非线性波动方程，可以精确描述储层中地震波的传播行为。非线性波动方程能够模拟复杂的地下介质与地震波相互作用的过程，考虑到非线性效应，使得模拟结果更为真实与准确。储层介质波动方程经过有限差分计算后，能够得到波动差分数据。这一数据进一步用于数值求解模拟，从而生成模拟地震波场数据。通过这种方法，可以准确模拟地震波在复杂储层环境中的传播行为，为后续的储层响应分析和优化提供科学的模拟结果。通过模拟的地震波场数据对高阶储层特征数据进行反演优化，能够更精确地获得储层的动态响应。反演优化过程能够将储层的物性、结构与动态行为相互联系，通过模拟的波场数据与高阶储层特征的匹配，提供更加准确的储层响应模型，生成的储层动态响应优化数据能够帮助精确评估储层在不同地震波作用下的表现，尤其是其对波动的响应和对油气流动的影响。通过优化后的响应数据，不仅可以提高储层动态特性的预测精度，还能够为油气勘探、储层开发等提供更加精确的决策支持。通过反演联动优化，可以精确获取储层的动态响应，进一步提高油气田开发的效率。储层的动态响应优化能够为油气开发的规划和实施提供更精确的依据，特别是在油气藏的开采过程中，帮助预测和调节生产方案，提高资源利用率。

35、优选的，步骤s23包括以下步骤：

36、步骤s231：对储层动态响应优化数据进行小波包分解，生成低频分量数据和高频分量数据；对低频分量数据和高频分量数据进行地质学标签标注，生成低频分量标注数据和高频分量标注数据；

37、步骤s232：对储层动态响应优化数据进行频段特征重构，生成多频段时域图像；对多频段时域图像进行空间特征映射，生成多频率储层特征图谱；

38、步骤s233：基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行图谱纹理特征增强，生成图谱局部纹理特征增强数据；

39、步骤s234：基于低频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行趋势拟合，生成图谱趋势拟合数据；通过图谱趋势拟合数据对多频率储层特征图谱进行整体趋势优化，生成图谱整体趋势优化数据；

40、步骤s235：根据图谱局部纹理特征增强数据和图谱整体趋势优化数据对多频率储层特征图谱进行优化整合，从而高分辨率储层细节展示图。

41、本发明通过小波包分解能够有效将储层动态响应优化数据分解为低频和高频分量，分别捕捉储层响应的整体趋势和细节特征。低频分量主要反映了储层的大尺度行为，能够揭示储层的宏观动态响应；高频分量则捕捉了储层细节的高频变化，能够为微观结构分析提供更精确的线索。通过地质学标签标注，可以对这些频率分量进行更精确的解释，帮助将物理现象与储层特征之间建立直接关联。对储层动态响应优化数据进行频段特征重构，生成多频段时域图像，使得储层的时域特性在多个频段上得到了详细展现。此图像能清晰展示储层在不同频率下的时间响应特性，帮助更好地理解储层的动态行为。通过空间特征映射，生成的多频率储层特征图谱为后续的分析和处理提供了重要的空间信息，有助于从全局视角理解储层的各项特征。高频分量的标注数据使得图谱的纹理特征得到增强，进而提升了储层图谱的局部细节。纹理特征增强能够帮助揭示储层中的微观特征和异质性，例如孔隙分布、裂缝结构等。这一过程有效地提高了储层特征的分辨率，使得对复杂储层的分析更为准确。低频分量的标注数据有助于对多频率储层特征图谱进行趋势拟合，进而进行整体趋势优化。这一过程帮助识别储层在大尺度上的规律性变化，为储层的整体行为预测提供基础。整体趋势优化通过剔除噪声、增强信号的可靠性，提高了对储层长期演化特征的把握。通过结合图谱局部纹理特征增强数据和图谱整体趋势优化数据，进行多频率储层特征图谱的优化整合，生成高分辨率的储层细节展示图。这些优化整合后的高分辨率图像展示了储层的丰富细节，包括微观结构和宏观变化，具备极高的精度和清晰度。

42、优选的，步骤s233包括以下步骤：

43、基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行高频纹理区域定位，生成高频纹理区域数据；对高频纹理区域数据进行特征区域分离，生成高频纹理分离区域数据；

44、对高频纹理分离区域数据进行灰度共生矩阵计算，得到高频纹理区域纹理信息数据；对高频纹理区域纹理信息数据进行局部对比度增强，从而生成高频纹理区域纹理增强数据；根据高频纹理区域纹理增强数据对高频纹理区域数据进行纹理分量匹配对齐，生成高频纹理对齐区域数据；

45、通过高频纹理对齐区域数据对多频率储层特征图谱进行图谱细节更新，生成图谱局部纹理特征增强数据。

46、本发明通过基于高频分量标注数据对多频率储层特征图谱进行高频纹理区域定位，可以准确地识别储层图谱中的细节部分，尤其是高频纹理信息，这对于揭示储层中的微小变化和细节非常重要。对高频纹理区域数据进行特征区域分离，进一步细化了高频纹理信息，使得不同的纹理区域可以被独立分析，提升了后续处理的精度和针对性。对高频纹理分离区域数据进行灰度共生矩阵计算，有助于提取纹理的空间排列模式。这一过程能够揭示储层图谱中的纹理特征，如粗糙度、均匀性、对比度等，这些信息对于揭示储层的微观结构至关重要。得到的高频纹理区域纹理信息数据为后续的局部对比度增强和纹理增强提供了可靠的基础。通过对高频纹理区域纹理信息数据进行局部对比度增强，可以突出储层图谱中纹理的细节和特征，从而使储层的微观结构更加清晰。局部对比度增强有助于放大纹理特征，使得储层中的重要细节更加突出，便于识别潜在的储层异质性区域。根据高频纹理区域纹理增强数据进行纹理分量匹配对齐，确保不同频率的纹理信息可以在同一图谱中得到有效的对齐和融合。这一过程有助于消除不同频率信息之间的偏差，确保图谱的整体一致性和准确性。通过高频纹理对齐区域数据对多频率储层特征图谱进行细节更新，进一步提升图谱的清晰度和分辨率，使得储层的纹理特征更加准确地反映储层的实际物性和结构特征。最终生成的图谱局部纹理特征增强数据提供了更加细腻和清晰的储层细节展示，特别是在高频纹理的区域细节上，进一步提高了图谱的可操作性和可视化效果。增强后的图谱能够有效展现储层的微观异质性，对于储层的分析和评估提供了更加精确的数据支持。

47、优选的，步骤s3包括以下步骤：

48、步骤s31：对高分辨率储层细节展示图进行动态储层特征变化分析，生成动态储层特征变化数据；将动态储层特征变化数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；

49、步骤s32：利用卷积神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成储层特性变化预测预模型；通过模型测试集对储层特性变化预测预模型进行模型优化迭代，从而生成储层特性变化预测模型；

50、步骤s33：将动态储层特征变化数据导入至储层特性变化预测模型中进行储层特征变化预测，从而生成储层特征变化预测数据；

51、步骤s34：通过储层特征变化预测数据对高分辨率储层细节展示图进行动态更新，生成储层特征变化预测图。

52、本发明通过对高分辨率储层细节展示图进行动态储层特征变化分析，可以识别和提取储层在时间维度上的变化趋势，如储层压力、孔隙度、流体分布等特征的演变。这一过程帮助获取储层变化的时序数据，为后续的预测建模提供数据支持。通过将动态储层特征变化数据进行数据集划分，生成训练集和测试集，可以有效地训练预测模型并进行性能验证，从而保证模型的泛化能力和预测准确性。利用cnn算法对模型训练集进行训练，能够自动从数据中学习储层特征变化的复杂模式，尤其是在处理高维度数据时，cnn能有效捕捉空间与时间的局部特征，从而提高预测的准确度。通过测试集对模型进行优化迭代，能够不断改进模型的预测能力，减少过拟合或欠拟合现象，确保生成的储层特性变化预测模型能够准确反映储层的实际变化。在完成模型训练和优化后，将动态储层特征变化数据导入储层特性变化预测模型中进行预测，可以准确模拟储层特征的演变趋势，例如预测储层在未来时间段内的孔隙度变化、流体流动等特征。这一预测能力对于提前预见储层的变化至关重要。基于储层特征变化预测数据，通过动态更新高分辨率储层细节展示图，生成储层特征变化预测图，可以清晰地展示储层在未来时刻的状态变化。这一过程有助于决策者评估储层开发的最佳时机，优化生产策略，并预测开采风险。通过精确的储层特征变化预测，不仅可以提升储层评估的准确性，还能为后续的储层管理与开采决策提供数据支持。例如，预测储层的压力、温度、流体变化，可以有效地帮助工程师调整开采计划或设计新的储层开发方案。预测图提供了一种可视化的方式，帮助地质学家和工程师直观地理解储层的动态变化，提高决策的效率和科学性，降低开发过程中的不确定性。通过对储层特征变化的动态预测，能够提前识别潜在的储层问题（如流体渗透率下降或压力异常），从而采取预防措施，减少风险，优化开采计划。

53、优选的，步骤s4包括以下步骤：

54、步骤s41：对储层特征变化预测图进行储层潜力评估，生成储层潜力评估数据；根据储层潜力评估数据对储层特征变化预测图进行储层分类，生成储层分类图谱；

55、步骤s42：对储层分类图谱进行实际储层观测，生成实际储层观测结果数据；将实际储层观测结果数据和储层分类图谱进行置信度计算，生成储层预测置信度数据；

56、步骤s43：将储层预测置信度数据和预设的置信度阈值进行对比，当储层预测置信度数据大于或等于预设的置信度阈值时，则基于储层分类图谱进行图谱输出，从而生成高分辨率储层预测分布图；当储层预测置信度数据小于预设的置信度阈值时，则返回步骤s3进行特征再提取，直至储层预测置信度数据大于或等于预设的置信度阈值。

57、本发明通过对储层特征变化预测图的分析，能够量化储层的潜力，为后续的开发决策提供依据。通过精确评估储层潜力，能够识别出高效产油或产气的区域，从而最大化资源利用。基于储层潜力评估数据对储层进行分类，生成储层分类图谱，可以将储层分为不同的类别（如高产、低产或开发难度大的区域）。这使得工程师能够有针对性地制定开发方案，优化开采计划。通过实际储层观测，能够获得现场数据，与储层分类图谱对比，从而验证预测结果的准确性。实际储层观测结果数据的引入，使得储层分类和预测更贴近实际情况，减少了预测误差。结合置信度计算，通过将实际观测数据与储层分类图谱对比，能够计算储层预测的置信度。这一过程帮助识别出哪些储层区域的预测结果更为可靠，从而为决策提供科学依据。通过与预设的置信度阈值进行对比，能够筛选出置信度高的储层区域，保证预测的准确性和可靠性。如果储层预测置信度数据高于设定的阈值，则会生成高分辨率的储层预测分布图，为开采策略的调整提供明确的方向。当预测结果的置信度不足时，自动返回步骤s3进行特征再提取和优化，直到满足置信度要求。这一反馈机制确保了最终输出的储层预测分布图的可靠性和科学性。通过置信度的计算和反馈调整，步骤s4实现了自适应优化，从而提高了预测结果的准确性。储层分类图谱和高分辨率储层预测分布图的生成，有助于决策者更精准地识别不同区域的储层特征及开发潜力。在开采前，通过高分辨率的储层预测图，能够提前预见储层的动态变化趋势，帮助避免风险。储层分类图谱和储层预测分布图为开采方案提供了视觉化的支持。基于这些图谱，工程师可以制定更加精确的开采计划，比如优先开发高产区、调整开发策略以应对低产区或难开发区的挑战。该过程减少了人为干预的误差，使得整个储层评估与开发过程更加科学化、精细化。通过置信度的逐步优化和反馈机制，可以持续改进储层特征的提取与预测，减少开发过程中因错误预测而带来的损失。最终的高分辨率储层预测分布图有助于更加精确的资源配置，避免资源浪费或开采不经济区域。