基于循环神经网络的测井曲线重构技术研究
Modern Chemical Research（2023）
Abstract
测井是石油天然气勘探开发中的重要组成部分.实际测井过程中,由于仪器损坏等原因,易产生密度、声波等测井曲线严重失真问题,不利于测井资料的解释和处理工作.传统重构缺失数据的方法不仅难以实现而且成本较大,针对传统重构数据方法的问题,采用循环神经网络对真实的测井曲线进行重构.首先,分析出与缺失曲线相关性较高的一条或多条测井曲线,找出测井曲线之间的内在关系.然后,找出与缺失测井曲线相关性较高的曲线进行训练,最后对缺失测井曲线进行重构.结果表明:循环神经网络能有效的对缺失测井曲线实现高精度重构,在实际测井过程中具有一定应用价值.
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Key words
logging curves,reconstruction,recurrent neural network,machine learning,correlation analysis
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