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卷積神經網絡在巖性識別中的應用

陳鋼花; 梁莎莎; 王軍; 隋淑玲 中國石油大學(華東)地球科學與技術學院; 山東青島266580; 中國石油化工股份有限公司勝利油田分公司勘探開發研究院; 山東東營257000
  • 測井解釋
  • 深度學習
  • 卷積神經網絡
  • 巖性識別

摘要:深度學習是人工智能中的一個重要部分,卷積神經網絡作為深度學習一個分支,用多層非線性計算單元可以表達高度非線性和高變度函數。提出將卷積神經網絡應用于判別儲層巖性的方法,構建了一個雙層的卷積神經網絡模型,樣本回判準確率為99%。通過把卷積神經網絡方法與巖石物理相方法和支持向量機方法進行對比,分析卷積神經網絡方法準確率高、速度快,巖性預測具有實時性。由此證明卷積神經網絡在儲層巖性識別中的適用性,且準確率較高。

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測井技術

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.7 影響因子
  • 地質 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:中國石油天然氣集團有限公司;主辦單位:中國石油集團測井有限公司

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