基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测

来源 :地球物理学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:simon_dai
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储层孔隙度是描述储层特征的重要参数之一,根据测井资料进行高效、低成本的孔隙度预测对于储层精细描述至关重要。为此,发展一种基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测方法,并利用实际井数据验证其有效性和准确性。从储层沉积连续性角度,将测井数据看成纵向上具有联系的时序数据,利用双向循环网络建立测井数据与储层孔隙度之间的非线性映射关系,同时引入“丢弃”和“早停止”策略防止过拟合。研究结果表明,相较于多元线性回归方法和全连接深度神经网络,该方法不仅有效解决了孔隙度预测中的空间尺度问题,而且弥补了传统深度网络无法
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