本發明涉及一種基于自動編碼和超限學習聯合網絡的聲波速度預測方法,其主要技術特點是:準備待測區參考標準井和目標井的測井曲線資料;對所有曲線數據開展環境校正和標準化處理;構建自動編碼器網絡模型,通過迭代計算獲得最佳關聯曲線數據;構建超限學習網絡模型,經迭代計算獲得權值矩陣參數,確定預測模型的最優參數并得到預測模型;將預測模型應用到缺失AC曲線的井中,預測出AC曲線。本發明設計合理,能夠大大提高了預測提高AC預測精度和穩定性能,并為后續儲層反演及地質綜合解釋提供可靠的聲波數據,具有較好的應用價值。
聲明:
“基于自動編碼和超限學習聯合網絡的聲波速度預測方法” 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)