CN113947198A - 一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法 - Google Patents
一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113947198A CN113947198A CN202111565509.7A CN202111565509A CN113947198A CN 113947198 A CN113947198 A CN 113947198A CN 202111565509 A CN202111565509 A CN 202111565509A CN 113947198 A CN113947198 A CN 113947198A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- neural network
- curve data
- network model
- training
- particle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/40—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
- G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,包括:按现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据;依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型;通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化;使用Levenberg‑Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练;将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试;使用测试后的NARX神经网络模型获取重构的测井曲线数据;本申请有效避免了陷入局部最优的问题,能够以高精度逼近非线性的测井曲线重构***,充分利用测井数据的非线性、序列性特点,能够准确反映各曲线间的对应关系,具有良好测井曲线重构能力。
Description
技术领域
本申请属于地球物理数据处理技术领域,特别涉及一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法。
背景技术
测井曲线能够描述地层岩性、物性和含油气性。地质工作者通过研究和分析测井曲线数可以建立较为精确的地质模型。如声波测井曲线可以用于储层反演以及地震层位标定。
然而由于井径扩大,井眼垮塌和仪器故障等原因会造成测井曲线缺失,但是重新进行测井在经济成本上通常并不具备可行性。因此,找到一种高效、简便、低成本的测井曲线生成方法具有重要意义。研究者们提出,可以采用多种方法利用已有的测井数据人工生成测井曲线,例如岩石物理建模、经验模型、线性回归、交会图等方法。岩石物理模型通常基于很多假设,简化了真实储层情况,同时需要确定很多经验参数,且人为主观因素容易造成干扰,生成测井曲线与真实值具有较大差异。经验模型如利用一条电阻率或自然伽马曲线找出拟合经验公式对进行声波时差曲线进行重构。但大多为重构声波时差曲线而提出,不仅精度较低,且不适用于其他曲线的重构。由于地下储层情况复杂且非均质性较强,测井数据之间经常呈现极强的非线性关系,不能用简单的线性关系描述,应用线性回归和交会图等传统方法不能表现出不同测井曲线之间的关联性,效果较差。
随着大数据、机器学习和深度学习技术的不断发展,将机器学习和深度学习方法应用到地球物理勘探领域当中已经成为研究热点,且效果普遍优于传统统计回归等方法。测井曲线重构属于有监督回归问题,支持向量机,决策树,随机森林,人工神经网络等方法都被很多研究者用于尝试重构测井曲线。由于地下情况不但复杂而且非均质性也较强,测井数据之间常常呈现极强的非线性映射关系,这些方法能够较好地学习到测井曲线之间的非线性数据映射关系。然而,测井曲线信息是具有序列化的数据结构,随着深度变化,且深度级的重构结果同时受当前输入数据和浅层级重构结果的影响。因此,简单使用传统的机器学习重构模型存在一定局限性。
支持向量机是一种适用于小样本学习的方法,相比较其它方法,对异常值不敏感,能把握关键样本,但是支持向量机的一个主要缺点是它的输入变量存储在高维特征空间中,需要很高的计算时间和大量的内存来存储特性,且对参数和核函数选择敏感,要调节松弛因子和核函数因子参数,调优过程困难。决策树方法引入了信息熵,使得算法可以得到节点数最小的决策树,但是决策树需要多次扫描数据,导致算法低效,且具有高方差和不稳定性,小的改变可能会导致完全不同的结果。随机森林在解决回归问题时,并没有像其在分类中表现的那么好。BP神经网络能实现非线性映射的功能,适合求解复杂问题,网络通过学习带标签的样本自动提取合理的映射规则,具有自学习的能力,但BP神经网络忽略了测井曲线随深度的变化趋势和数据的前后关联,无法保存和利用先前信息,无法重构序列数据。并且存在由于网络连接权值和阈值是随机初始化方式生成,而导致的易陷入局部最优的问题。
因此,希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法以解决上述至少一方面的问题。
本发明提供一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,包括:
获取第一现有测井曲线数据,按第一现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据;
依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型;
通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化;
使用Levenberg-Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练;
将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试;
将第二现有测井曲线数据带入测试后的NARX神经网络模型获取重构测井曲线数据。
进一步的,NARX神经网络模型中,输入层节点数量和输出层节点数量依据训练曲线数据的数据类型数量确定。
进一步的,粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化包括:
设定粒子种群数、粒子维数、最大迭代次数、初始粒子信息、惯性权重、粒子自身速度权重值、粒子群体经验权重值,粒子信息包括粒子速度和粒子位置;
带入训练曲线数据获取粒子适应度,计算粒子个体最优值和群体最优值,进行迭代运算;
每次迭代运算后更新粒子信息、NARX神经网络模型的权值和阈值、粒子适应度;
当完成迭代次数或粒子适应度满足预设条件时,完成初始优化;
根据粒子适应度最大值时的粒子位置确定权值、阈值,进行初始优化设置。
进一步的,粒子适应度的函数为训练曲线数据和重构值的均方误差倒数。
进一步的,迭代运算中,粒子信息更新通过粒子速度、粒子位置、粒子自身速度权重值、粒子群体经验权重值、粒子个体最优值、群体最优值、惯性权重获得。
进一步的,惯性权重依据迭代次数线性递减。
进一步的,NARX神经网络模型训练包括:
带入训练曲线数据获得NARX神经网络模型输出值;
通过网络误差向量对权值矩阵的一阶导数获得雅可比矩阵;
进一步的,NARX神经网络模型进行测试包括:
输入测试曲线数据通过NARX神经网络模型获得测试重构数据,依据测试重构数据和输入测试曲线数据中对应数据计算均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、相对误差RE以及决定系数,对NARX神经网络模型进行性能判定。
进一步的,训练曲线数据和测试曲线数据均进行归一化处理。
本申请还包括一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线预测方法,包括获取第一现有测井曲线数据,按第一现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据;
依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型;
通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化;
使用Levenberg-Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练;
将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试;
将第二现有测井曲线数据带入测试后的NARX神经网络模型获取重构的测井曲线数据;
依据重构的测井曲线数据与第二现有测井曲线数据进行对比,通过设置误差阈值,在满足误差阈值的情况下,将待预测测井曲线数据输入NARX神经网络模型获得预测测井曲线。
有益效果
1、本申请采用非线性自回归神经网络模型引入了延时和反馈机制,提高了测井曲线的重构准确性,解决了其他模型如传统BP神经网络无法保存和利用先前信息,无法重构序列数据的问题,具有较强的泛化和记忆能力,能够表现测井曲线随深度的变化趋势和数据的前后关联。
2、采用Levenberg-Marquardt算法训练网络模型,解决了模型有效处理冗余参数问题。由于引入了延时和反馈,网络中权值的数目很大,则计算量和存储量都非常大。因此,当每次迭代效率显著提高时,其整体性能可以大为改善。
3、采用粒子群优化算法对非线性自回归神经网络模型进行改进,优化了权值和阈值,提高模型的全局寻优能力,解决了易陷入局部极小值而难以收敛到全局最优的问题。提出的PSO-NARX模型具有全局寻优和迭代效率高的特点,有效避免了陷入局部最优的问题,能够以高精度逼近非线性的测井曲线重构***,充分利用测井数据的非线性、序列性特点,具有良好的测井数据建模重构能力。
附图说明
图1是本申请流程示意图;
图2是本申请实施例中声波时差测井曲线重构结果对比图;
图3是本申请实施例中密度测井曲线重构结果对比图;
图4是本申请实施例中补偿中子测井曲线重构结果对比图。
具体实施方式
如图1所示,一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,获取现有测井曲线数据,按第一现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据;实施例中以选取某口井深度2750.375m到3645.125m的六种类型的测井曲线数据作为第一现有测井曲线数据,分别为声波时差、自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子。为了证明该发明的稳健性,选择了三种不同的输入/输出组合。第一个组合以自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子作为输入,以声波时差测井曲线作为输出;第二个组合以声波时差、自然伽马、电阻率、自然电位、补偿中子作为输入,以密度测井曲线作为输出;第三个组合以声波时差、自然伽马、电阻率、密度、自然电位作为输入,以补偿中子测井曲线作为输出。对声波时差、自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子的测井数据进行归一化处理。
选取该井2750.375 m到3466.125 m的第一现有测井曲线数据作为模型训练样本,其中 70% 在训练过程中作为训练集,15% 在训练过程中作为验证集,剩下的 15% 作为测试集对训练后的模型进行评价,并获取3466.25 m到3645.125 m 段的测井曲线数据作为第二现有测井曲线数据,进行重构。
建立的三层NARX神经网络模型:
其中为网络***关于目标输出的最大延时阶数,为网络***关于输入的最大延时阶数。网络***关于输入的最大延时阶数和网络***关于目标输出的最大延时阶数,都设定为2,即。影响输入层与隐含层间设有的延时输入环节,影响输出层与输入层间设有的延时反馈环节。训练迭代次数设为1000次,学习率设为0.003,采用均方误差作为网络训练过程中评价重构效果的标准。
进行测井曲线重构时,=。以第一个组合为例,时刻包含自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子的五维外部输入量以及时刻包含自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子的五维外部输入量作为延时输入,时刻包含声波时差的输出量以及时刻包含声波时差的输出量作为延时反馈,共同决定网络当前的输出值。由于在三层NARX神经网络结构的输入层与隐含层之间增加了输入延时层和反馈延时层,增加了比三层BP神经网络结构更多的权值,既提高了描述测井数据之间复杂的非线性关系的能力,又能够保存和利用先前测井数据信息,重构序列数据。
其中z是输入层节点数,h是隐含层节点数,在t时刻,是时刻输入层神经元节点值即包含自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子的五维外部输入量,以及时刻输入层节点值即包含自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子的五维外部输入量,与隐含层神经元节点值之间的权值矩阵。
依据选取的测井数据类型为6,输入数据类型为5,则输出数据类型为1。输入层节点个数为5,输出层节点个数为1,隐含层节点个数为10。
设定N维空间中,表示m个粒子组成的种群,则问题潜在解即有m个,每个粒子的信息通过位置和速度共同决定,则第i个粒子的位置信息可表示为,速度信息可表示为,设定迭代次数为50次,粒子种群数m设为50,粒子群的维数N设为141,惯性权重初始为0.8,惯性终止权重为0.3,粒子自身速度权重值和粒子群体经验权重值均设为1.5,将粒子位置变化范围设定为[-5,5],将粒子速度变化范围设定为[-1,1]。
粒子的速度和位置在迭代中按公式:
进行更新,t代表的是当前迭代次数,,是[0,1]之间服从均匀分布的随机数,是第次迭代时粒子i的速度。是第t次迭代时第i个粒子的位置,是第t次迭代时粒子i自身经历的最优值,是第t次迭代时整个种群的最优值。
根据粒子适应度最大值时的粒子位置确定权值、阈值,进行初始优化设置。神经网络权值和阈值满足公式:
其中,f为激活函数,即为与共同组成的矩阵,即为与共同组成的矩阵,为输入层与隐含层之间的阈值;为隐含层神经元节点值,为隐含层与输出层之间的阈值。在本实施例中,将计算的粒子群位置信息中,将前100个位置信息转化为的矩阵赋值给,将第101个位置信息到第120个位置信息转化为的矩阵赋值给,将第121个位置信息到第130个位置信息赋值给,将第131个位置信息到第140个位置信息转化为的矩阵赋值给,将第141个位置信息转赋值给,完成初始优化设置。
进行NARX神经网络模型训练;
带入训练曲线数据获得NARX神经网络模型输出值;
通过网络误差向量对权值矩阵的一阶导数获得雅可比矩阵:
当误差函数值大于等于时,计算权值矩阵为时的误差函数值,如,令,重新带入训练曲线数据依上述流程更新权值矩阵并进行判定;如,令,以、雅可比矩阵、网络误差向量计算权值矩阵偏差值更新权值矩阵并进行判定,其中k为迭代次数。
将输入测试曲线数据通过NARX神经网络模型获得测试重构数据,测试重构数据进行反归一化处理后和输入测试曲线数据中对应数据计算均方根误差(Root Mean SquareError,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、相对误差(Relative Error,RE)以及决定系数:
实验结果对比如下表所示。实验结果表明,BP神经网络整体性能不如NARX模型,而PSO-NARX模型整体性能又优于NARX模型。证明了该方法的有效性。
对于三种不同的输入/输出组合,第一个组合以自然伽马、电阻率、密度、自然电位、补偿中子作为输入,以声波时差测井曲线作为输出,声波时差测井曲线重构结果对比图如图2所示。其中左边子图为传统BP神经网络重构曲线与原始声波时差曲线的拟合程度展示,中间子图为本发明提出的NARX模型重构曲线与原始声波时差曲线的拟合程度展示,右边子图为本发明提出的PSO-NARX模型重构曲线与原始声波时差曲线的拟合程度展示,从对比图可以看出,NARX模型由于能够描述测井数据之间复杂的非线性关系,表现出声波时差测井曲线随深度的变化趋势和数据的前后关联,因此效果优于BP神经网络,PSO-NARX模型由于优化了权值和阈值,因此重构精度又高于NARX模型,充分说明,提出的PSO-NARX模型能够准确反映声波时差测井曲线与其他五种测井曲线的对应关系。
第二个组合以声波时差、自然伽马、电阻率、自然电位、补偿中子作为输入,以密度测井曲线作为输出,密度测井曲线重构结果对比图如图3所示。其中左边子图为传统BP神经网络重构曲线与原始密度曲线的拟合程度展示,中间子图为本发明提出的NARX模型重构曲线与原始密度曲线的拟合程度展示,右边子图为本发明提出的PSO-NARX模型重构曲线与原始密度曲线的拟合程度展示,从对比图可以看出,NARX模型由于能够描述测井数据之间复杂的非线性关系,表现出密度测井曲线随深度的变化趋势和数据的前后关联,因此效果优于BP神经网络,PSO-NARX模型由于优化了权值和阈值,因此重构精度又高于NARX模型,充分说明,提出的PSO-NARX模型能够准确反映密度测井曲线与其他五种测井曲线的对应关系。
第三个组合以声波时差、自然伽马、电阻率、密度、自然电位作为输入,以补偿中子测井曲线作为输出,补偿中子测井曲线重构结果对比图如图4所示。其中左边子图为传统BP神经网络重构曲线与原始补偿中子曲线的拟合程度展示,中间子图为本发明提出的NARX模型重构曲线与原始补偿中子曲线的拟合程度展示,右边子图为本发明提出的PSO-NARX模型重构曲线与原始补偿中子曲线的拟合程度展示,从对比图可以看出,NARX模型由于能够描述测井数据之间复杂的非线性关系,表现出补偿中子测井曲线随深度的变化趋势和数据的前后关联,因此效果优于BP神经网络,PSO-NARX模型由于优化了权值和阈值,因此重构精度又高于NARX模型,充分说明,提出的PSO-NARX模型能够准确反映补偿中子测井曲线与其他五种测井曲线的对应关系。
从测井曲线重构结果对比表,声波时差测井曲线重构结果对比图,密度测井曲线重构结果对比图,以及补偿中子测井曲线重构结果对比图,整体对比结果来看,本发明提出的基于粒子群优化非线性自回归神经网络模型(即PSO-NARX模型)的测井曲线重构方法效果较好。
Claims (10)
1.一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法包括:
获取第一现有测井曲线数据,按第一现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据;
依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型;
通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化;
使用Levenberg-Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练;
将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试;
将第二现有测井曲线数据带入测试后的NARX神经网络模型获取重构的测井曲线数据。
2.如权利要求1所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述NARX神经网络模型中,输入层节点数量和输出层节点数量依据训练曲线数据的数据类型数量确定。
3.如权利要求1所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化包括:
设定粒子种群数、粒子维数、最大迭代次数、初始粒子信息、惯性权重、粒子自身速度权重值、粒子群体经验权重值,粒子信息包括粒子速度和粒子位置;
带入训练曲线数据获取粒子适应度,计算粒子个体最优值和群体最优值,进行迭代运算;
每次迭代运算后更新粒子信息、NARX神经网络模型的权值和阈值、粒子适应度;
当完成迭代次数或粒子适应度满足预设条件时,完成初始优化;
根据粒子适应度最大值时的粒子位置确定权值、阈值,进行初始优化设置。
4.如权利要求3所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述迭代运算中,粒子信息更新通过粒子速度、粒子位置、粒子自身速度权重值、粒子群体经验权重值、粒子个体最优值、群体最优值、惯性权重获得。
5.如权利要求3所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述粒子适应度的函数为训练曲线数据和重构值的均方误差倒数。
6.如权利要求3所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述惯性权重依据迭代次数线性递减。
7.如权利要求1所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述NARX神经网络模型训练包括:
带入训练曲线数据获得NARX神经网络模型输出值;
通过网络误差向量对权值矩阵的一阶导数获得雅可比矩阵;
9.如权利要求1所述的基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法,其特征在于,所述训练曲线数据和测试曲线数据均进行归一化处理。
10.一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线预测方法,其特征在于,包括获取第一现有测井曲线数据,按第一现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据;
依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型;
通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化;
使用Levenberg-Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练;
将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试;
将第二现有测井曲线数据带入测试后的NARX神经网络模型获取重构的测井曲线数据;
依据重构的测井曲线数据与第二现有测井曲线数据进行对比,通过设置误差阈值,在满足误差阈值的情况下,将待预测测井曲线数据输入NARX神经网络模型获得预测测井曲线。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111565509.7A CN113947198A (zh) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | 一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111565509.7A CN113947198A (zh) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | 一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113947198A true CN113947198A (zh) | 2022-01-18 |
Family
ID=79339355
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111565509.7A Pending CN113947198A (zh) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | 一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113947198A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115660221A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-31 | 西南石油大学 | 基于混合神经网络的油气藏经济可采储量评估方法及*** |
CN115822533A (zh) * | 2022-11-28 | 2023-03-21 | 新疆敦华绿碳技术股份有限公司 | 一种底水砂岩油藏驱油方法 |
CN117473305A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 西南石油大学 | 一种近邻信息增强的储层参数预测方法及*** |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106503790A (zh) * | 2015-08-28 | 2017-03-15 | 余学飞 | 一种改进粒子群优化神经网络的压力导丝温度补偿方法 |
CN111651940A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-11 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于pso-narx的涡轴发动机稳态模型辨识方法 |
CN113671564A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-11-19 | 西安石油大学 | 基于narx动态神经网络的微地震有效事件自动拾取方法 |
-
2021
- 2021-12-21 CN CN202111565509.7A patent/CN113947198A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106503790A (zh) * | 2015-08-28 | 2017-03-15 | 余学飞 | 一种改进粒子群优化神经网络的压力导丝温度补偿方法 |
CN111651940A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-09-11 | 中国人民解放军海军航空大学 | 基于pso-narx的涡轴发动机稳态模型辨识方法 |
CN113671564A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-11-19 | 西安石油大学 | 基于narx动态神经网络的微地震有效事件自动拾取方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115822533A (zh) * | 2022-11-28 | 2023-03-21 | 新疆敦华绿碳技术股份有限公司 | 一种底水砂岩油藏驱油方法 |
CN115660221A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-31 | 西南石油大学 | 基于混合神经网络的油气藏经济可采储量评估方法及*** |
CN115660221B (zh) * | 2022-12-07 | 2023-03-21 | 西南石油大学 | 基于混合神经网络的油气藏经济可采储量评估方法及*** |
CN117473305A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 西南石油大学 | 一种近邻信息增强的储层参数预测方法及*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11704579B2 (en) | Earth modeling methods using machine learning | |
CN113947198A (zh) | 一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法 | |
Eskandari et al. | Application of multiple regression and artificial neural network techniques to predict shear wave velocity from wireline log data for a carbonate reservoir South-West Iran | |
Wu et al. | Machine learning-based method for automated well-log processing and interpretation | |
US20210089897A1 (en) | High-resolution earth modeling using artificial intelligence | |
CN108897042B (zh) | 有机质含量地震预测方法及装置 | |
Behnia et al. | Modeling of shear wave velocity in limestone by soft computing methods | |
MXPA06011012A (es) | Seleccion basada en algoritmo genetico de grupo de redes neurales para el procesamiento de datos de diagrafia. | |
US11699099B2 (en) | Confidence volumes for earth modeling using machine learning | |
Mehrad et al. | Estimating shear wave velocity in carbonate reservoirs from petrophysical logs using intelligent algorithms | |
CN112836802A (zh) | 一种半监督学习方法、岩性预测方法及存储介质 | |
Zoveidavianpoor et al. | Prediction of compressional wave velocity by an artificial neural network using some conventional well logs in a carbonate reservoir | |
CN116047583A (zh) | 基于深度卷积神经网络的自适应波阻抗反演方法及*** | |
CN113610945A (zh) | 一种基于混合神经网络的地应力曲线预测方法 | |
CN111058840A (zh) | 一种基于高阶神经网络的有机碳含量(toc)评价方法 | |
Nivlet et al. | Automated well-to-seismic tie using deep neural networks | |
CN111751878B (zh) | 横波速度的预测方法和装置 | |
CN114114414A (zh) | 一种页岩储层“甜点”信息人工智能预测方法 | |
CN112100906B (zh) | 数据驱动的大尺度密度建模方法、计算设备及存储介质 | |
CN108445537B (zh) | 基于Spark的叠前地震数据AVO弹性参数反演方法及*** | |
Malvić et al. | Neural networks in petroleum geology as interpretation tools | |
Abdurrachman et al. | Reducing Uncertainties In Shear Wave Petrophysical Log Prediction By Using Deep Neural Network and Machine Learning Methods | |
Eftekharifar et al. | 3D Petrophysical modeling using complex seismic attributes and limited well log data | |
Srisutthiyakorn | Redefining the standard of missing log prediction: Neural network with bayesian regularization (nnbr) with stratigraphic constraint–a case study from laminated sand-shale reservoir | |
CN117173350B (zh) | 基于主动领域适应学习的地质建模方法、***及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220118 |