本發明提供了一種綜合地質鉆孔測井巖性識別方法,該方法對鉆孔測井數據進行精化處理,得到精化數據集,包括對鉆孔測井數據進行缺失值填補、均衡處理、數據集歸一化處理;根據t?SNE算法對精化數據集進行降維處理,根據PSO算法對BP神經網絡進行改進、優化,得到網絡最優初始化權值和閾值,并建立網絡模型,利用建立的網絡模型對降維數據集進行訓練學習,該方法通過對鉆孔測井數據進行精化處理,解決了獲取的鉆孔測井數據缺失、數據集不均衡、訓練數據不在統一量綱范圍而造成最終識別率過低的問題,且再根據t?SNE算法對鉆孔測井數據集進行降維處理,從而簡化數據,再通過PSO算法對現有技術中的常用BP神經網絡進行優化,提升了識別準確率高和識別速率。
聲明:
“綜合地質鉆孔測井巖性識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)