一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法

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正文
推荐专利
一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法
申请号:CN202410800850
申请日期:2024-06-20
公开号:CN118835983A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种融合先验知识与自组织映射神经网络的测井分层方法,涉及机器学习领域,分析研究区域实际地质背景,获取研究区域的测井数据并进行预处理,构建试验数据集;提取测井领域知识得到经验性知识和原理性知识,构成测井领域先验知识集合;将先验知识融合进自组织映射神经网络中,建立自组织映射神经网络模型;根据模型输出的分层结果,完成可视化工作,有助于更直观地理解不同测井数据对分层的贡献以及自组织映射神经网络模型的输出,并从实际地质角度分析验证分层结果合理性。本发明的有益效果是:能够为测井数据的分层问题提供一种准确新更高,成本更低的解决方案,为对测井数据的进一步研究分析与利用提供了保障。
技术关键词
融合先验知识 测井 分层方法 神经网络模型 知识本体 组织 数据 存储设备 地球物理参数 概念 邻域 地层特征 高斯核函数 样本 采样点 自然语言 关系 阶梯 图版
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