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A011-487.2维卷积神经网络建立岩性识别模型,该方法能2根据测井响应特征及岩石物理原理,对敏感测井曲线进行组合及计算根据测井曲线的纵向分辨率及测井仪器采样间隔,选取窗长W使得窗长包含所选测井根据不同测井曲线的纵向分辨率,建立相应的权重函数,并对特利用所述岩性自动识别网络模型,对测井数据进根据测井响应特征及岩石物理原理,对敏感测井曲线进行组合及计算根据测井曲线的纵向分辨率及测井仪器采样间隔,选取窗长W使得窗长包含所选测井根据不同测井曲线的纵向分辨率,建立相应的权重函数,并对特训练模块,利用测井曲线的每一个深度点的特征矩阵作3该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3中任一项所4[0003]蛛网图为一种定性方法,主要根据不同岩性测井响应特征差异来定性划分岩性[0006]公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理5[0035]图6为本发明实施例的一个深度窗长内标准化后的声波时差和补偿中子曲线及权67[0060]S102:根据测井响应特征及岩石物理原理,对确定的敏感测井曲线进行组合(例实施例中一个深度窗长内标准化后的声波时差和补偿中子曲线及权重函数滤波后的曲线。一个全连接层(标准化后采用Sigmoid作为激活函数)对数据体处理得到P3一维矩阵,进一步采用Softmax作为激活函数得到最终分类结8(实线)为岩心描述岩性类别,FLAG_CNN(虚线)为采用本专利提出的方法预测的失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬[0076]该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力[0081]根据本公开实施例的计算机可读存储介质,其上存储有非暂时性计算机可读指9术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显
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