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動態融合時序與非時序特征的測井曲線生成方法

1252   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-05 01:00:02
本發明提出一種動態融合時序與非時序特征的測井曲線生成方法，主要涉及地質資源勘探，深度學習，數據挖掘領域。主要步驟包含：利用LSTM(長短期記憶網絡)、GRU(門控循序單元)模型分別提取測井曲線時序特征；利用CNN(卷積神經網絡)、DNN(全連接神經網絡)、XGBoost、SVR分別提取測井曲線的非時序特征；借助強化學習對模型進行動態融合，從而充分考慮測井曲線的時序特征與非時序特征；通過單一井內數據訓練模型，借助井內完整測井曲線將該井其他殘缺曲線進行補全；完全根據具有多條完整測井曲線的臨井數據訓練模型，借助實驗井現存的完整曲線來生成缺少的測井曲線。本發明動態融合了測井曲線的時序與分時序特征，能更準確地對失真或缺失的測井曲線進行補全與生成。
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聲明：
“動態融合時序與非時序特征的測井曲線生成方法” 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。
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