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为了在测井过程中获得钻头下方一定深度范围的测井曲线信息,提出利用人工智能的方法,根据邻井已知的测井曲线,对本井钻前测井曲线进行预测,并进行了实验验证和应用效果分析。基于深度学习的最新成果,本文提出使用Res Net（残差网络）卷积神经网络模型对本井的待预测段进行钻前曲线预测,实验表明,本方法对于待预测井段预测效果良好,能比较准确地预测钻前测井曲线的变化趋势,是一种有效且预测精度较高的钻前测井曲线预测方法。