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基于深度学习的测井岩性识别方法研究与应用

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要/Abstract


摘要： 深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,从而有效地解决复杂的非线性问题.本文将深度学习技术应用于地球物理测井的岩性识别中,构建了一个基于ReLu激励函数、Adagrad优化算法、Softmax回归层等技术方法整合的深度神经网络模型,利用自然伽马、深感应、岩性密度、中子-密度孔隙度和平均中子-密度孔隙度5种测井参数,以及陆相-海相指示和相对位置2种地质约束变量作为输入变量训练深度神经网络模型.通过对实际井数据的测试验证取得了非常理想的效果,展示了将深度学习技术应用于地球物理的良好前景.


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http://www.progeophys.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=8684
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