在钻井和测井过程中,测井曲线深度对齐是进行岩石物理分析的关键预处理步骤,如果深度不对齐就会导致测井解释结果不精确甚至出现错误。为了改进深度对齐的方法,挪威科技大学(Norwegian University of Science and Technology)的Cacers...
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在钻井和测井过程中,测井曲线深度对齐是进行岩石物理分析的关键预处理步骤,如果深度不对齐就会导致测井解释结果不精确甚至出现错误。为了改进深度对齐的方法,挪威科技大学(Norwegian University of Science and Technology)的Cacers等人应用深度学习技术提出了一种简单实用的一维卷积神经网络法。该方法使用不同的测井曲线测量值(伽马、电阻率、密度、中子等)训练了7种卷积神经网络模型,用于判断对应的原始随钻测井曲线与电缆测井曲线深度是否匹配。
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