TY -的A2 Tinivella Umberta AU -金,Sungil AU -金,Kwang Hyun AU - Min, Baehyun AU - Lim Jungtek AU -李,Kyungbook PY - 2020 DA - 2020/01/31 TI -代合成密度测井数据深度学习算法在阿尔伯塔省的黄金领域,加拿大SP - 5387183六世- 2020 AB -本研究提出了一种基于深层神经网络——(款)预测模型用于创建合成记录。与以往的研究不同,它侧重于建立一个可靠的预测模型基于两个标准:一击中的目标字段(金场在阿尔伯塔省)和符合领域知识。首先,在目标字段,密度测井优势了声波测井孔隙度分析,因为碳酸盐沉积环境。考虑密度和声波之间的相关日志,我们确定声波测井和密度测井作为输出作为输入款。虽然只有5井有一双训练数据的字段(即。声波和密度日志),我们获得,基于地质知识,29日额外井共享同一沉积环境在奴隶点的形成。获得数据后,5井29井中被排除在数据集在预处理过程(消除异常数据和min-max正常化)改善预测模型。两种情况设计根据使用好信息的目标字段。23例1只使用周围的井训练预测模型,和另一个用于模型试验。在第一种情况下,Levenberg-Marquardt算法显示了一个快速和可靠性能和两个隐藏层神经元的数量是45,14日,分别。 In Case 2, the 24 surrounding wells and four wells from the target field are used to train the DNN with the optimised parameters from Case 1. The synthetic density logs from Case 2 mitigate an underestimation problem in Case 1 and follow the overall trend of the true density logs. The developed prediction model utilises the sonic log for generating the synthetic density log, and a reliable porosity model will be created by combining the given and the synthetic density logs. SN - 1468-8115 UR - https://doi.org/10.1155/2020/5387183 DO - 10.1155/2020/5387183 JF - Geofluids PB - Hindawi KW - ER -