本申请提供的一种数据与物理模型联合驱动的测井储层评价方法及装置,包括:获取神经网络模型构建请求,包括输入数据和输出数据,并根据输入数据和输出数据,构建对应的神经网络模型;利用地质信息和岩石物理知识构建地层模型与井筒模型,并根据构建的地层模型和井筒模型,选择添加到神经网络模型中的岩石物理约束;根据岩石物理约束和初始配置的数据损失函数,获取总损失函数,利用总损失函数对神经网络模型进行迭代训练,获取储层分析模型;获取储层分析请求,根据储层分析请求,采用储层分析模型对待分析的测井数据进行分析处理,以获取测井解释结果。解决了现有数据驱动储层分析方法预测结果不准确的问题。
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