一种基于改进卷积神经网络的煤体结构识别方法

本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的煤体结构识别方法，属于地质勘查技术领域。该方法流程为：①筛选出对煤体结构特征响应敏感的测井曲线；②对测井曲线进行小波分解降噪处理；③对测井曲线进行归一化处理；④按窗口读取测井数据组成样本的特征向量，与煤心录井得到的煤体结构类型标签组成训练样本数据；⑤构建基于改进卷积神经网络深度学习煤体结构识别模型；⑥使用训练样本数据对卷积神经网络模型进行训练，经过多次网络参数迭代更新得到最佳网络参数后返回预测模型，并通过适当调整模型的结构和超参数得到最佳模型。将新的测井数据输入预测模型，得到煤体结构识别结果。采用本方法可显著提高煤体结构识别精度。