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CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果。但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用。因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Epoch、batch_size、正则化参数及参与网络训练的测井个数等5个超参数对网络性能及计算速度的影响,为深度学习地震反演超参数选取提供依据。研究结果可为三维大面积深度学习反演提供一个可行的质控手段,对于推动深度学习方法在石油物探中广泛应用具有一定意义。 相似文献
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岩性识别是储层评价中的一项重要工作。随着机器学习方法的不断发展,岩性的智能识别也成为热门研究方向。随钻测井技术目前已经得到了广泛的应用,但是受限于高温高压的钻井作业条件,随钻测井仪器只能测得少量测井参数。由于随钻测井参数较少,直接输入机器学习模型无法充分挖掘其中的信息。对此,本文将随机树嵌入引入随钻测井资料的岩性识别。该方法将低维随钻测井数据通过二叉树编码并转化为高维稀疏特征,利用升维后的数据进行训练从而提升机器学习模型的判别能力。对比实验结果表明,使用随机树嵌入的随机森林方法具有最佳的识别效果,准确率和F1值较直接使用随机森林分别提升了3.16%和3.25%,且优于梯度提升树、极随机树和粒子群优化支持向量机算法。 相似文献
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本文以珠一西地区为例,从珠一西地区断裂特征研究出发,结合实际井位信息,阐述了在特殊油气地质情况下,断裂作为油气运移优势通道的条件,指出运移通道是否存在油气运移还和断裂与烃源岩的相对位置、断裂内部结构、断面的形态以及断裂的组合形式等有关,为类似地质情况的盆地寻找油气藏提供了一种研究思路及研究手段。 相似文献
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通过在目标函数中增加先验知识约束，我们可以解决波阻抗反演的病态问题及带限问题.基于马尔柯夫随机域（MRF）的邻域系统及势函数构建一种软性约束模式，将井眼约束信息外推到井间，避免过往强制约束的不足.马尔柯夫随机域的一阶邻域偏好于常数值区域，而模型中常梯度值区域和常曲率值区域分别需要用到二阶和三阶邻域，综合使用三种类型的邻域可以改善反演效果.通过理论模型试算和实际资料处理，证明了本文提出的约束模式具有非强制性约束特点，实用性强. 相似文献
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波阻抗约束反演的几种方法 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍三种理论与实际效果比较好的波阻抗反演方法,即宽带约束反演(BCI)、快速模拟退火算法(FSA)和正则化方法。BCI是一种线性迭代方法,FSA是一种具有全局寻优特点的随机搜索方法,正则化方法是通过对目标函数施加先验约束,来解决反演的病态问题———多解性和不稳定性。最后,使用正则化方法并结合快速模拟退火算法,进行了理论模型试算和实际资料处理,实用效果比较好。 相似文献
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套管井声全渡中的地层波可以检测固井第二界面的水泥胶结质量状况.地层波不仅受地层衰减、套管波干扰等因素影响,更主要受第二界面两侧的声阻抗差值的影响.为此,基于固体介质的声势函数和界面的边界条件,推导了固-固界面纵横波的反射系数和透射系数,以及第一临界角入射情况下反射系数和透射系数的近似公式,并且分析了透射系数与声阻抗之间的关系.数值计算结果发现,地层波幅度随第二界面两侧声阻抗差增大而减小,且这种关系是非线性的.基于临界入射的透射系数,对经过衰减校正和干扰校正的地层波进行声阻抗校正,消除地层声阻抗对地层波幅度影响.使用地层波幅度评价第二界面的水泥胶结状况,并在实际资料处理中见到了好的效果. 相似文献