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基于长短期记忆网络的钻前测井曲线预测方法
被引量:
15
1
作者
王俊
曹俊兴
+2 位作者
刘哲哿
周欣
雷学
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期227-236,共10页
基于深度学习的最新成果,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory)循环神经网络的钻前测井曲线预测方法,使用该方法能从已钻地层段及邻域内获得的测井数据预测钻前的测井曲线,进而获得钻前的地层岩石信息,解决油气钻探过程中...
基于深度学习的最新成果,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory)循环神经网络的钻前测井曲线预测方法,使用该方法能从已钻地层段及邻域内获得的测井数据预测钻前的测井曲线,进而获得钻前的地层岩石信息,解决油气钻探过程中测井曲线只能在钻后获得的滞后性,以提高钻前地层构造及压力预测的准确性。将其与普通循环神经网络的预测结果进行对比分析,结果表明,长短时记忆网络建模预测效果良好,能比较准确地预测钻前测井曲线的变化趋势,是一种有效且预测精度较高的钻前测井曲线预测方法。
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关键词
机器学习
循环神经网络
长短期记忆神经网络
钻前测井曲线预测
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职称材料
题名
基于长短期记忆网络的钻前测井曲线预测方法
被引量:
15
1
作者
王俊
曹俊兴
刘哲哿
周欣
雷学
机构
油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学)
出处
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期227-236,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(41430323)
国家重点研发计划项目(2016YFC0601100)。
文摘
基于深度学习的最新成果,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory)循环神经网络的钻前测井曲线预测方法,使用该方法能从已钻地层段及邻域内获得的测井数据预测钻前的测井曲线,进而获得钻前的地层岩石信息,解决油气钻探过程中测井曲线只能在钻后获得的滞后性,以提高钻前地层构造及压力预测的准确性。将其与普通循环神经网络的预测结果进行对比分析,结果表明,长短时记忆网络建模预测效果良好,能比较准确地预测钻前测井曲线的变化趋势,是一种有效且预测精度较高的钻前测井曲线预测方法。
关键词
机器学习
循环神经网络
长短期记忆神经网络
钻前测井曲线预测
Keywords
machine learning
recurrent neural network
long short-term memory neural network
pre-drilling log prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P631.81 [天文地球—地质矿产勘探]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于长短期记忆网络的钻前测井曲线预测方法
王俊
曹俊兴
刘哲哿
周欣
雷学
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
15
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职称材料
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