【摘 要】
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为了解决多源复杂测井曲线难以获得且生成困难这一难题,本文提出了一套高效的机器学习建模范式,即以长短期记忆神经网络为基础,通过数据完整性分析、交叉检验和收敛性分析进
【机 构】
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唐山职业技术学院,鹏城实验室,北京大学
【基金项目】
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“十三五”国家科技重大专项课题“页岩气藏地球物理响应与优质储层识别(编号:2017ZX05035-003)”部分研究成果
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为了解决多源复杂测井曲线难以获得且生成困难这一难题,本文提出了一套高效的机器学习建模范式,即以长短期记忆神经网络为基础,通过数据完整性分析、交叉检验和收敛性分析进行建模。该建模范式主要有3个优点:可以提升训练数据的数量和质量、对模型性能进行评估并针对应用场景对模型的适用性进行预估。为了验证本文提出的建模范式的效果,以长宁威远地区页岩气井为例开展实验,结果显示该建模范式能够高效生成多源复杂测井曲线,且预测值与真实值具有相同的变化趋势,可以作为后续开发的参考。本文提出的建模范式易于使用且具有通用性,通过规范化
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