[发明专利]基于Matrix Pencil和全连接神经网络的声波测井成像方法在审
| 申请号： | 202211000679.5 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115330897A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 曾周末;张斯琪;刘洋;李健;陈世利 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 栗改 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于Matrix Pencil和全连接神经网络的声波测井成像方法，首先，根据几何模型正演结果得到阵列测井信号，随后，利用Matrix Pencil方法对阵列测井信号进行慢度‑频率曲线分析，提取低频斯通利波作为特征信号，接下来设置全连接网络参数并将得到的特征信号阵列作为样本输入全连接神经网络进行训练和验证，构建测井数据反演成像模型，实现对该模型范围内的测井数据的成像。本发明利用Matrix Pencil对阵列声波信号进行处理得到慢度‑频率关系曲线，操作简单且准确率高，并且具有较好的抗噪能力，所采用的全连接神经网络算法简单，网络架构搭建容易；本申请可以实现在复杂工况下对测井数据进行快速成像，能够为固井质量检测提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 matrix pencil 连接 神经网络 声波测井 成像 方法 | ||
【主权项】：
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