[发明专利]一种基于高阶神经网络的有机碳含量(TOC)评价方法在审
| 申请号： | 201911310645.4 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111058840A | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 王桂芹;吕磊;张蕊 | 申请（专利权）人： | 延安大学 |
| 主分类号： | E21B49/00 | 分类号： | E21B49/00;E21B47/00;G06F30/20;G06N3/04;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 赵红霞 |
| 地址： | 716000 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高阶神经网络的有机碳含量(TOC)评价方法，其核心是在TOC和相应常规测井曲线之间建立了相关关系，以确定合适的测井曲线输入，选取相关性较强的测井曲线，即密度(DEN)、电阻率(RT)、伽马射线(GR)、中子(CNL)和声波时差(AC)，提高计算速度基础上，采用高阶神经网络法，专门针对以上各测井曲线权重进行深入学习，有效提高有机碳含量(TOC)评价的准确性和时效性，克服了现有技术存在的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 有机 含量 toc 评价 方法 | ||
【主权项】：
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