[发明专利]一种基于深度神经网络的感应测井曲线的层界面识别方法在审
| 申请号： | 201910886031.4 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110552693A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 张雷;王健;陈浩;王秀明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | E21B49/00 | 分类号： | E21B49/00;G01V3/28;G01V3/38 |
| 代理公司： | 11472 北京方安思达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈琳琳;武玥 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及地球物理感应测井曲线的层界面识别技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的感应测井曲线的层界面识别方法，包括：对实时获取的测井曲线进行开窗截断，获得多个测井片段；对每个测井片段上的所有测井值均进行对数化、归一化处理，获得每个处理后的测井片段对应的测井片段数据；将获得的每个处理后的测井片段对应的测井片段数据输入至预先训练的深度神经网络归类模型，获取每个测井片段数据所对应的种类和概率；通过对比每两个相邻的测井片段数据所对应的种类和概率，判断两个相邻的测井片段数据之间是否有层界面。 | ||
| 搜索关键词： | 测井 片段数据 感应测井 界面识别 神经网络 归一化处理 测井曲线 地球物理 归类模型 实时获取 对数化 概率 截断 开窗 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的感应测井曲线的层界面识别方法，其特征在于，该方法包括：/n对实时获取的测井曲线进行开窗截断，获得多个测井片段；/n对每个测井片段上的所有测井值均进行对数化、归一化处理，获得每个处理后的测井片段对应的测井片段数据；/n将获得的每个处理后的测井片段对应的测井片段数据输入至预先训练的深度神经网络归类模型，获取每个测井片段数据所对应的种类和概率；/n通过对比每两个相邻的测井片段数据所对应的种类和概率，判断两个相邻的测井片段数据之间是否有层界面。/n
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