本文關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能的分支,在模式識(shí)別、分類預(yù)測(cè)等方面已成功地解決了許多現(xiàn)代計(jì)算機(jī)難以解決的實(shí)際問(wèn)題。然而隨著人工智能的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主性特征學(xué)習(xí)功能越來(lái)越重要,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然表現(xiàn)出了良好的智能特性,但不能自主地學(xué)習(xí)特征。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)逐漸崛起,圍繞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也越來(lái)越多,但其在地質(zhì)儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究還很少。提出了一種應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)地質(zhì)儲(chǔ)層參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法,該方法不僅能對(duì)儲(chǔ)層參數(shù)進(jìn)行精確預(yù)測(cè),而且可以得到儲(chǔ)層特征集。實(shí)驗(yàn)證明,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于地質(zhì)儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè),且預(yù)測(cè)精度較高,同時(shí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積特征為儲(chǔ)層地質(zhì)建模與測(cè)井資料解釋提供了重要的支持。
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(華東)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 儲(chǔ)層預(yù)測(cè) 儲(chǔ)層特征
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(No.211ZX05006)~~
【分類號(hào)】：P618.13;TP183
【正文快照】： 地質(zhì)儲(chǔ)層參數(shù)(孔滲飽等參數(shù))在地質(zhì)建模中起著至關(guān)重要的作用,儲(chǔ)層參數(shù)往往是通過(guò)井資料來(lái)獲得。然而在很多情況下,鉆井取心僅限于某些層段,不能獲取整個(gè)工區(qū)內(nèi)的儲(chǔ)層參數(shù)。因此,地質(zhì)學(xué)家通常通過(guò)建立經(jīng)驗(yàn)公式的方法來(lái)預(yù)測(cè)未知地區(qū)的儲(chǔ)層參數(shù)。常規(guī)的通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式或簡(jiǎn)化地質(zhì)條

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本文編號(hào)：883701