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基于神经网络的Mishrif组岩性测井识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于神经网络的Mishrif组岩性测井识别方法，包括以下步骤：S1、统计Mishrif组地层岩性资料；S2、利用R语言选择出与Mishrif组地层岩性有紧密关系的测井曲线，然后将S1中Mishrif组地层岩性资料与相同来源、同深度的测井曲线一起，作为训练集；并采用Shuffle函数将训练集中的样本进行打乱；S3、利用Keras建立Mishrif组岩性测井识别模型；S4、在训练好的神经网络模型中加入Dropout模块，trick取0.8。本发明通过对神经网络岩性预测模型的改进，提高了神经网络模型的识别准确率，适应了海外油气勘探的目标。

著录项

  • 公开/公告号CN113343574A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 成都理工大学;

    申请/专利号CN202110683945.8

  • 发明设计人 杨迪;李柯然;宋金民;夏舜;叶玥豪;金鑫;赵玲丽;任佳鑫;范建平;冯宇翔;王佳蕊;陈伟;

    申请日2021-06-21

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G01N1/28(20060101);G01N21/84(20060101);G06F111/06(20200101);G06F111/08(20200101);

  • 代理机构51268 成都虹盛汇泉专利代理有限公司;

  • 代理人王伟

  • 地址 610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号

  • 入库时间 2023-06-19 12:25:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-07

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F30/27 专利申请号:2021106839458 申请公布日:20210903

    发明专利申请公布后的驳回

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