基于时间卷积神经网络的测井曲线构建方法及装置
实质审查的生效
摘要
本公开提供了一种模型建立方法和测井曲线构建方法。其中，模型建立方法包括：获取标签数据和特征数据；将标签数据和特征数据随机混合，并将混合后的数据按比例分割为训练集和验证集；根据标签数据和特征数据，进行基于时间卷积神经网络的序列建模；基于训练集对建立的模型进行训练，并通过验证集验证模型的有效性；当模型的损失函数的值满足预设条件且不再降低时，保存模型。测井曲线构建方法包括：获取目标井的已知测井曲线的数据；将目标井的已知测井曲线的数据输入模型中，构建目标井的未知测井曲线。本公开能够实现具有地质强非均质性的页岩气藏的未知测井曲线的预测。
基本信息
专利标题 ：
基于时间卷积神经网络的测井曲线构建方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444393A
申请号 ：
CN202210095698.4
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
岳明王鸣川宋田茹朱维耀宋洪庆范琳
申请人 ：
北京科技大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路30号
代理机构 ：
北京鼎承知识产权代理有限公司
代理人 ：
王铭珠
优先权 ：
CN202210095698.4
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06T11/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220126
申请日 : 20220126
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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