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基于深度强化学习的测井曲线自动深度校正方法
1
作者
熊文君
肖立志
+1 位作者
袁江如
岳文正
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期553-564,共12页
针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多...
针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多个自上而下的双滑动窗口捕捉测井曲线上相似的特征序列,并设计一个智能体与环境的互动机制来控制深度匹配过程。通过双深度Q学习网络(DDQN)选取一个动作来平移或缩放测井特征序列,并利用反馈的奖励信号来评估每个动作的好坏,以学习到最优的控制策略达到提升深度校正精度的目的。研究表明,MARL方法可以自动完成多口井、不同测井曲线的深度校正任务,减少人工干预。在油田实例应用中,对比分析了动态时间规整(DTW)、深度Q学习网络(DQN)和DDQN等方法的测试结果,DDQN算法采用双网络评估机制有效改进了算法的性能,能够识别和对齐测井曲线特征序列上更多的细节,具有较高的深度匹配精度。
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关键词
人工智能
机器
学习
深度
校正
测井曲线
多智能体
深度
强化
学习
卷积神经
网络
双深度q学习网络
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职称材料
题名
基于深度强化学习的测井曲线自动深度校正方法
1
作者
熊文君
肖立志
袁江如
岳文正
机构
中国石油大学(北京)
中国石油勘探开发研究院
出处
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期553-564,共12页
基金
中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-03)。
文摘
针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多个自上而下的双滑动窗口捕捉测井曲线上相似的特征序列,并设计一个智能体与环境的互动机制来控制深度匹配过程。通过双深度Q学习网络(DDQN)选取一个动作来平移或缩放测井特征序列,并利用反馈的奖励信号来评估每个动作的好坏,以学习到最优的控制策略达到提升深度校正精度的目的。研究表明,MARL方法可以自动完成多口井、不同测井曲线的深度校正任务,减少人工干预。在油田实例应用中,对比分析了动态时间规整(DTW)、深度Q学习网络(DQN)和DDQN等方法的测试结果,DDQN算法采用双网络评估机制有效改进了算法的性能,能够识别和对齐测井曲线特征序列上更多的细节,具有较高的深度匹配精度。
关键词
人工智能
机器
学习
深度
校正
测井曲线
多智能体
深度
强化
学习
卷积神经
网络
双深度q学习网络
Keywords
artificial intelligence
machine learning
depth matching
well log
multi-agent deep reinforcement learning
convolutional neural network
double deep
q
-network
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的测井曲线自动深度校正方法
熊文君
肖立志
袁江如
岳文正
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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