利用深度学习（如3D CNN、图神经网络GNN）算法，协同解译地震、测井、岩芯、地质露头及生产历史等多元数据，此方案不仅能将三维地质建模时间缩短50%以上，将模型预测精度提升20%～30%。
创新性地采用双分支卷积神经网络（CNN）架构，一端处理具有高垂向分辨率的测井曲线，另一端分析具有高横向连续性的地震数据体。通过特征级融合，智能识别煤层厚度、物性及沉积微相，将解释效率提升60%以上。
综合运用聚类算法（如DBSCAN）、自编码器（Autoe
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