本發明公開了一種基于膨脹卷積神經網絡的儲層不連續界線識別方法,包括以下步驟:從地震數據中獲取屬性圖;采用多層融合技術,屬性數據映射到低維向量空間;通過對地質數據、測井數據以及地震數據分析得出不連續界線類別,根據所劃分的不連續界線類型得到標簽;采用CNN從輸入屬性學習到深層次的特征r1;利用DCNN從輸入屬性學習到非連續性特征r2;采用拼接技術,特征進行拼接;將拼接結果送入池化層,平均池化后送至全連接層。利用Softmax函數輸出結果得到識別類型。本發明優點是:能夠自動學習特征,減少識別錯誤,準確的區分不連續界線類型;能夠突出界線之間的特征差異;能夠減少地震數據中假界線的干擾。
聲明:
“基于膨脹卷積神經網絡的儲層不連續界線識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)