【摘 要】
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岩性识别是储层预测中的一个重要环节,传统机器学习算法对岩层进行分类缺少特征自动提取的过程,且不能有效利用地震数据局部特征,针对此问题,本文设计并实现了深度学习的多种
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岩性识别是储层预测中的一个重要环节,传统机器学习算法对岩层进行分类缺少特征自动提取的过程,且不能有效利用地震数据局部特征,针对此问题,本文设计并实现了深度学习的多种模型,有效提取局部特征并用于岩性识别。结合卷积神经网络(CNNs)和双向循环神经网络(BRNNs)各自的优势,设计并实现CNN-BRNNs,用于地震数据的岩性识别,使得识别的岩性剖面在横向上更连续、纵向上分辨率更高。改进持续对比散度算法(PCD),用于高斯-伯努利受限波尔茨曼机(GBRBMs)和伯努利-伯努利受限波尔兹曼机(BBRBMs)的学习,解决了实际地震数据并不完全符合模型先验假设分布的问题。将模型的输入从单点采样扩展为多点采样,有效利用地层局部特征,增强了模型对噪声数据的容错性,提高了岩性识别效果,使得识别出的岩性剖面的主层位变得清晰。以地震资料与岩性解释数据为模型数据集,通过实验分析,验证了深度学习可以有效提取地震数据局部特征,提升识别精度,并在实际应用中取得了良好的效果。
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