摘要
本申请公开了一种基于时域时空图联合模型的测井解释方法及相关装置,涉及测井解释和深度学习领域,该方法包括将待解释区块内多口井的测井及地震数据输入时域时空图联合模型中,模型得出对应的物性参数,实现了区块多井的测井物性参数解释;基于shapelets特征序列方法可以得出待解释区块内每一岩性的shapelets特征序列,从而依据shapelets特征序列对待解释区块内未知岩性的测井及地震数据进行准确的岩性识别。时域时空图联合模型和shapelets特征序列方法的应用解决了现有基于人力的岩性识别与物性参数解释容易受到测井人员的主观经验影响且解释过程费时费力的问题。
技术关键词
测井解释方法
卷积模型
长短期记忆网络
岩性识别
数据
序列方法
样本
地震
注意力机制
参数
滑动窗口
微调方法
训练集
时间片
处理器
饱和度
系统为您推荐了相关专利信息
图像分类模型
光学遥感影像
采盐船
分类方法
图像块
智能推送方法
关键词
标签体系
构建训练集
监测策略
能见度预警
风切变识别
相干激光雷达
气象站观测数据
高时空分辨率