[发明专利]基于贝叶斯神经网络的微生物岩沉积微相识别方法有效
| 申请号： | 202110332291.4 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112926680B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 宋金民;李柯然;杨迪;冯宇翔;李智武;叶玥豪;金鑫;赵玲丽;任佳鑫;范建平;田立洲;夏舜;王佳蕊;陈伟;邓豪爽 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯神经网络的微生物岩沉积微相识别方法，包括以下步骤：S1、统计所有镜下鉴定结果，确定微生物岩沉积微相的类型、数目；S2、依据统计结果建立沉积微相贝叶斯网络结构图；S3、计算先验概率；S4、编写基于python的贝叶斯判别网络程序。本发明通过对已确定微生物岩性的多种类测井数据进行分析，建立先验概率集，有效解决了雷口坡组地层沉积微相样本数目分布不均，数目较少的叠层、泡沫绵层等对油气勘探具有重要意义的沉积微相难以预测的问题。本发明将贝叶斯算法引入感知机模型中，有效解决了感知机权重、阈值难以确定带来的误差，在提高识别准确度的同时也提高了识别工作的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 神经网络 微生物 沉积 相识 方法 | ||
【主权项】：
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