摘要
本发明公开了一种基于人工智能的电缆测井数据分析方法及系统,包括基于预设时间间隔和深度间隔采集电缆测井数据形成多个第一电缆测井数据集,并将每个所述第一电缆测井数据集添加时间标签和深度标签形成多个第二电缆测井数据集;将多个所述第二电缆测井数据集映射到基于时间、深度以及参数维度的三维时空坐标系中构建数据立方体,将所述数据立方体输入机器学习网络模型中得到电缆测井数据分析结果并将所述电缆测井数据分析结果进行多模式反馈。本发明通过人工智能模型对大量电缆测井数据进行高效处理和分析,缩短了数据分析的时间,提高了工作效率。
技术关键词
测井
数据立方体
数据分析方法
工程风险评估
地层结构
参数
降维特征
标签
采集电缆
多任务
多模式
坐标系
GPS授时系统
时序
数据分析系统
人工智能模型
注意力
光电编码器
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空调商检
数据分析方法
压缩机转速
样本
消除环境干扰
梯度提升模型
训练样本集
岩性识别
测井
参数优化算法
深度前馈神经网络
测井曲线数据
岩心渗透率
岩心孔隙度
储层孔隙度
联合探测方法
海底爬行器
联合干扰矩阵
分类预测模型
地质结构