【摘 要】
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为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型。该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度。另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征。通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进
【机 构】
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东北石油大学电子科学学院,大庆油田博士后工作站,东北石油大学博士后流动站
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51574087),东北石油大学研究生创新科研项目(JYCX_CX09_2018)。
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为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型。该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度。另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征。通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进行复原,实验结果表明,该方法在相关评价指标上优于现有方法。
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