[发明专利]一种基于深度学习的测井曲线预测方法及其系统有效
| 申请号： | 201811099467.0 | 申请日： | 2018-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110927798B | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 洪承煜;赵改善;杨尚琴 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院 |
| 主分类号： | G01V1/50 | 分类号： | G01V1/50 |
| 代理公司： | 北京知舟专利事务所(普通合伙) 11550 | 代理人： | 潘聪聪 |
| 地址： | 100728 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的测井曲线预测方法及其系统，该方法包括步骤：S10：将其中一口资料井的测井曲线数据作为标签数据，将剩余的资料井的测井曲线数据作为输入数据，并计算所述输入数据的特征值；S20、在所述特征值中获取聚集值及最大特征值，计算所述聚集值与所述最大特征值的比值；S30、根据所述比值获取深度学习DNN模型的初始参数及浮动范围，并在所述浮动范围内进行参数调整直至得到最佳深度学习DNN模型的训练模型；S40：将工区中所有的资料井的测井曲线送入所述最佳深度学习DNN模型的训练模型，预测其他虚拟井的测井曲线数据。本发明计算更高效且精度更高，进而能够为以后的地震资料处理提供更高精准的曲线。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 测井 曲线 预测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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