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[期刊论文] 作者：罗刚,肖立志,史燕青,邵蓉波,
来源：石油科学通报 年份：2022
机器学习算法已经成为工程领域建模的有力工具,这些方法通过使用复杂结构或多重非线性变换从更高的维度拟合多个变量之间的非线性关系,适用于解决工程中由于变量关系复杂,传统物理模型或经验模型无法有效解决的问题.由于传统的测井资料解释方法是基于岩石物理机......
[期刊论文] 作者：邵蓉波,肖立志,廖广志,周军,李国军,
来源：地球物理学报 年份：2022
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行......
[期刊论文] 作者：邵蓉波,肖立志,廖广志,史燕青,周军,李国军,侯学理,
来源：地球物理学报 年份：2022
基于多任务神经网络模型，提出一种多任务测井储层参数预测方法，利用测井数据对储层孔隙度、渗透率及含水饱和度同时进行预测.分别采用同架构和异架构多任务模型对测井储层参数进行预测，通过数值实验对比，多任务预测模型有效提升了单任务储层参数预测模型的效果，且提......
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