页岩储层孔隙度对寻找页岩油气“甜点”至关重要,基于现有测井数据实现孔隙度的高精度预测,是当前油气勘探领域亟待攻克的难题。笔者将地震数据应用于页岩储层孔隙度预测模型,获取储层不同深度的孔隙度预测值。实验结果表明,基于卷积神经网络(U-Net)、长短期记忆网络(LSTM)、全连接神经网络(FNN)的储层孔隙度预测模型的预测符合率分别达到81.9%、79.5%和80.0%,为页岩储层孔隙度预测提供了有效的方法。