【摘 要】
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深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,从而有效地解决复杂的非线性问题.本文将深度学习技术应用于地球物理测井的岩性识别中,构建了一个基于Re
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41774137);国家油气重大专项课题(2017ZX05032003);国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB228604);山东省自然基金项目(ZR2014DM009);中央高校基础研究经费(15CX08002A)联合资助
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深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,从而有效地解决复杂的非线性问题.本文将深度学习技术应用于地球物理测井的岩性识别中,构建了一个基于Re Lu激励函数、Adagrad优化算法、Softmax回归层等技术方法整合的深度神经网络模型,利用自然伽马、深感应、岩性密度、中子-密度孔隙度和平均中子-密度孔隙度5种测井参数,以及陆相-海相指示和相对位置2种地质约束变量作为输入变量训练深度神经网络模型.通过对实际井数据的测试验证取得了非常理想的效果,展示了将深度学习技术应用于地球物理的良好前景.
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