[发明专利]一种基于深度学习的测井沉积微相识别方法有效
| 申请号： | 202010895714.9 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112016477B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 蔡涵鹏;胡永香;胡光岷 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0495;E21B49/00 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的测井沉积微相识别方法，包括以下步骤：S1、将多条一维测井曲线按列排列，组成二维测井图像；S2、标记测井图像的每个数据点，获得标签图；S3、分别对二维测井图像和标签图进行处理；S4、构建沉积微相识别的全卷积神经网络模型，并利用构建的模型识别测井数据。本发明可以准确地找到各沉积微相之间的主要分界面，并对沉积微相进行识别和划分；提高了测井曲线进行沉积微相识别的效率与准确度。本发明能够最大程度的保留数据本身的特点，可实现测井沉积微相的智能化识别，能方便、快捷、高效地完成测井沉积微相识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 测井 沉积 相识 方法 | ||
【主权项】：
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