【摘 要】
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岩性识别是石油地质勘探领域中一项非常重要的基础性工作,钻井取心和测井曲线是两种常用的岩性识别方法。近几年,机器学习在岩性识别中得到越来越广泛的应用。然而,已有的算法往往是关注基于测井曲线的岩性识别,没有很好地将岩心样本信息和测井曲线数据结合起来。论文拟通过迁移学习技术构建一套智能化的岩性识别方案。首先通过深度学习构建基于岩心图片的岩性自动化识别模型;其次,利用对抗生成的模态恢复技术从非取心井的测井
【机 构】
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中国石油勘探开发研究院人工智能研究中心,兰州理工大学计算机与通信学院
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岩性识别是石油地质勘探领域中一项非常重要的基础性工作,钻井取心和测井曲线是两种常用的岩性识别方法。近几年,机器学习在岩性识别中得到越来越广泛的应用。然而,已有的算法往往是关注基于测井曲线的岩性识别,没有很好地将岩心样本信息和测井曲线数据结合起来。论文拟通过迁移学习技术构建一套智能化的岩性识别方案。首先通过深度学习构建基于岩心图片的岩性自动化识别模型;其次,利用对抗生成的模态恢复技术从非取心井的测井曲线数据中自动合成相应的岩心样本信息,从而将取心井的岩心样本信息迁移到非取心井,建立岩心样本辅助的测井岩
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