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基于LSTM循环神经网络的孔隙度预测方法研究

安鹏  曹丹平  
【摘要】:正1.引言孔隙度是反映储集层油气储集和运移能力的重要物性参数,准确求取储层孔隙度是地质解释和石油勘探开发的关键工作。每一种测井参数都不同程度地携载了孔隙度的信息,孔隙度与测井参数之间是典型的多参数非线性映射问题,充分利用多种测井参数对孔隙度进行综合预测,对于勘探开发中的决策工作具有十分重要的意义。深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,近两年全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果。而长短时记忆(LSTM)循环神经网

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