摘要
本发明属于测井数据分析处理领域,提供了基于多视信息集成的测井数据超分辨方法,本方法首先构建了一个多尺度的低分辨率测井数据集,然后综合运用分形理论、神经网络和小波变换三种超分辨率处理技术,从多个角度对数据集进行处理。这一处理过程不仅充分考虑了测井数据的时序特性,也有效应对了数据的非均质性和局部变化问题。本发明将不同视角下的超分辨率处理结果进行有效融合,构建了一个统一的超分辨率模型。此方法有效克服了传统技术在处理复杂地质环境时的局限性,为储层的精细表征提供了一种新的技术手段。
技术关键词
超分辨方法
数据
噪声信息
Hurst指数
测井曲线
三次样条插值法
集成机器学习
皮尔逊相关系数
邻域
峰值信噪比
分形理论
机器学习模型
超分辨率
滤波
序列
多层次
测量点
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