[发明专利]一种基于两步法的CNN井震联合反演方法、系统及应用

权利要求书

1.一种基于两步法的CNN井震联合反演方法，其特征在于，所述基于两步法的CNN井震联合反演方法包括以下步骤：

第一步，以测井数据x为输入，以地震数据y为输出，搜索从测井数据x到地震数据y的正演映射算子f：x→y，即y＝f(x)；

第二步，映射正演输入的是训练数据，误差从输出层反向传播至毗邻输入层的隐藏层，每经一层都要更新该层的权值和偏置；反复训练，直到误差降到容忍范围为止；

所述基于两步法的CNN井震联合反演方法的无约束权重系数的误差曲线存在拐点，在拐点处停止迭代，在代价函数中添加一项正则化约束条件；加入正则化约束条件的代价函数为：

式中，d_i⁰和y_i^k分别为期望输出和第k次迭代的模型输出，实际地震记录与第k次迭代的合成地震记录；M是数据点的个数；x⁰和x^k分别为初始模型和第k次迭代的模型，第k次迭代的模型是反演测井曲线；λ是约束权重系数；

迭代反演反向更新输入层初始模型的公式为：

式中，α为学习率；

所述基于两步法的CNN井震联合反演方法的常约束权重系数是指约束权重系数λ是一个常量；常约束权重系数λ取20。

2.如权利要求1所述的基于两步法的CNN井震联合反演方法，其特征在于，所述基于两步法的CNN井震联合反演方法的变约束权重系数是指约束权重系数λ是一个变量，变约束权重系数λ随迭代次数自动更新的公式为：

λ＝I-i；

式中，λ为变约束权重系数；I表示总迭代次数；i表示第i次迭代；当总迭代次数I给定后，随着迭代次数i的增加，变约束权重系数λ从大到小自动更新。

3.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～2任意一项基于两步法的CNN井震联合反演方法的步骤。

4.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～2任意一项基于两步法的CNN井震联合反演方法的步骤。