【摘 要】
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针对常规卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在井少地区因无法获得大量测井数据而易于出现过拟合现象的问题,提出了一种小样本CNN井震映射反演方法。通过网络
【机 构】
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中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室,青岛海洋科学与技术国家实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0307401)
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针对常规卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在井少地区因无法获得大量测井数据而易于出现过拟合现象的问题,提出了一种小样本CNN井震映射反演方法。通过网络结构优化设计,选出了最佳的网络层数、卷积核大小、特征图规模和激活函数,并将优选出的最好网络模型应用于实际资料反演。实际应用表明,小样本CNN井震映射反演方法可以防止过拟合、提高泛化能力和反演精度,为精细刻画薄互层油气藏的空间展布提供了一项智能化的新技术。
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