[发明专利]基于AdaBoost结合GRU的地层油水层识别方法有效
| 申请号： | 201811515475.9 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109740636B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 石敏;赵晋川;朱登明 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;E21B49/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 朱琨 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 adaboost 结合 gru 地层 油水 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于AdaBoost结合GRU的地层油水层识别方法，其特征在于，包括：
步骤1：使用测井方法获得某地域的测井数据；
步骤2：结合测井数据解释原理，对数据进行预处理；
步骤3：对预处理过的测井数据，利用基于AdaBoost结合GRU方法进行学习训练，建立识别模型；
步骤4：利用该地域的测井数据和建立的识别模型，预测油水层信息；
所述步骤4包括以下步骤：先利用真实的测井数据并结合克里金插值算法，预测整个区域内各个位置的测井数据；再将整个区域各个位置的测井数据结合预测模型，最终预测整个区域的油水层信息；
所述步骤2包括以下子步骤：
21）提取原始测井数据中的有效数据，即所研究地层深度区域内采集的测井数据；
22）去除原始测井数据中的无效数据，即数据采样点没有采集到的但数据文件中用异常值表示的数据；
23）根据测井数据给每条数据添加地层类别信息；
所述步骤3包括以下子步骤：
31）将预处理过的测井数据作为训练数据，GRU和softmax作为弱训练器；
32）训练弱分类器，组合得到强分类器，得到识别模型；
33）利用测试数据测试模型准确率。
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