摘要
本发明公开了一种地浸砂岩型铀矿定量伽马值预测方法,包括:训练阶段:采集研究区块的测井曲线数据和定量伽马数据样本集;对测井曲线数据和定量伽马数据进行深度校正处理,构建地浸砂岩型铀矿定量伽马训练数据集,并基于训练数据集训练改进LSTM模型。预测阶段:采集待预测目标区块的测井曲线数据,将其输入到训练好的改进LSTM模型中进行定量伽马值预测,并输出待预测目标区块定量伽马值预测结果。本发明公开的基于改进LSTM模型的的地浸砂岩型铀矿定量伽马值预测方法,可以实现地浸砂岩型铀矿定量伽马值的准确预测,进而实现对铀矿分布的精确定位和高效开发。
技术关键词
砂岩型铀矿
测井曲线数据
值预测方法
LSTM模型
周期
测井现场
样本
代表训练数据
校正
可读存储介质
存储计算机程序
序列特征
注意力
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编码器
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