APPLIED GEOPHYSICS
 
        首页  |  版权声明  |  期刊介绍  |  编 委 会  |  收录情况  |  期刊订阅  |  下载中心  |  联系我们  |  English
应用地球物理  2021, Vol. 18 Issue (1): 45-53    DOI: 10.1007/s11770-021-0851-0
论文 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 Previous Articles  |  Next Articles  
基于深度学习划分阵列感应测井曲线的层界面
张雷1,4, 王健1,3,4,焦瑞莉2,陈浩1,3,4,王秀明1,4,冀有名2
1. 中国科学院声学研究所,北京市海淀区北四环西路21 号,100190,
2. 北京信息科技大学,北京市朝阳区北四环西路35 号,100192,
3. 中国科学院大学,北京 100049,
4. 北京市海洋深部钻探测量工程技术研究中心,北京 100190
Delineation of bed boundaries of array induction logging curves using deep learning
Zhang Lei 1,4, Wang Jian♦1,3,4, Jiao RuiLi 2, Hao Chen 1,3,4, Wang Xiu-Ming 1,3,4, and Ji You-Ming 2
1. State Key Laboratory of Acoustics, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
2. Beijing Information Science & Technology University, Beijing 100192, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
4. Beijing Engineering Research Center of Sea Deep Drilling and Exploration, Beijing 100190, China        
 全文: PDF (541 KB)   HTML ( KB)   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 基于电阻率测井曲线的层界面划分对解释模型参数化至关重要,是电阻率测井数据反演解释的重要先验步骤。传统方法主要根据测井曲线的导数或引入其他测井方法作为层位划分的参考。然而由于测量误差或分辨率不匹配等因素可能会导致层界面的误判。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于深度学习的阵列感应测井曲线自动分层方法。该方法采用局部连接卷积神经网络,并通过增加训练集样本,优化窗长和阈值等方法提高了网络的泛化能力,进而改善了分层效果。模拟及现场数据都证明了新方法的有效性。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词深度学习   阵列感应测井   层位界面识别     
Abstract: Delineation of bed boundaries based on resistivity logging curves is important prior information for the inversion and interpretation of resistivity logging data. Traditionally, the layering algorithm mainly use the derivatives of resistivity curves or other logging methods as reference. However, measurement error or resolution mismatch may lead to misjudgment of the boundary. In view of the shortcomings of traditional methods, this paper presents an automatic layering algorithm of array induction logging curves based on deep learning. In this algorithm, a locally connected convolution neural network is used, and the generalization ability of the network is improved by enlarging the training set, optimizing the window length and threshold, and strengthening the layering effect. Simulation and field data show the effectiveness of the proposed algorithm.
Key wordsDeep learning   array induction logging   layering algorithm   
收稿日期: 2020-08-10;
基金资助:

本研究由国家自然基金青年项目(41604123),北京信息科技大学2019年度‘实培计划’项目资助

通讯作者: 王健 (E-mail: wangjian@mail.ioa.ac.cn)      E-mail: wangjian@mail.ioa.ac.cn
作者简介: 张雷,副研究员,目前在中国科学院声学研究所工作,2002-2006 年于中国石油大学(北京)获得无线电物理硕士学位,2006-2009 年于中国科学院声学研究所获得声学博士学位。2016 年至今在中国科学院声学研究所,超声技术中心工作。研究方向为电法测井方法及原理,正反演算法,机器学习算法。 Email:zhanglei@mail.ioa.ac.cn
引用本文:   
. 基于深度学习划分阵列感应测井曲线的层界面[J]. 应用地球物理, 2021, 18(1): 45-53.
. Delineation of bed boundaries of array induction logging curves using deep learning[J]. APPLIED GEOPHYSICS, 2021, 18(1): 45-53.
 
没有本文参考文献
[1] 蔡寅,Mei-Ling Shyu,涂钥轩,滕云田,胡星星,. 基于LSTM-RNN 的地震前兆数据异常检测新方法*[J]. 应用地球物理, 2019, 16(3): 257-268.
版权所有 © 2011 应用地球物理
技术支持 北京玛格泰克科技发展有限公司