基于卷积神经网络和支持向量机的测井相识别.pdf

《基于卷积神经网络和支持向量机的测井相识别》 测井相识别是地质构造分析中的关键步骤，它依赖于对测井资料的深入分析。测井相的概念源于20世纪50年代，由斯伦贝谢测井专家提出，旨在通过一组特定的测井数据来区分不同沉积岩体。这种分析方法虽然提供了宝贵的地质信息，但传统的人工分析模式耗时且劳动强度大。 近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，研究人员开始探索自动化和高效的测井相识别方法。本文提出了一个结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的测井相定性分类模型。CNN因其在图像处理领域的优秀表现，被用来自动提取测井曲线的特征，而SVM则凭借其强大的分类能力，用于对提取的特征进行有效分类。 在该模型构建过程中，首先选择自然伽马数据作为训练源，从中识别出有研究价值的曲线形态，通过数据预处理形成训练数据集。接着，利用CNN构建测井相分类模型，并在模型中引入L2范数正则化，以提高模型的泛化能力，防止过拟合。采用极值法对实际测井数据进行识别单元划分，确保每个单元内的数据具有相似的特征。 实验结果显示，该模型在数据集上的分类识别效果良好，并通过与其他分类算法的对比，验证了其优越性。这表明，将深度学习的CNN与监督学习的SVM相结合，能有效提升测井相识别的准确性和效率，为地质学家提供更快速、准确的决策支持。 这项研究为测井相识别提供了新的思路，利用现代机器学习技术优化传统的人工分析流程，有助于提升超深低渗储层的测井相分析效率，对石油地质勘探领域具有重要实践意义。未来的研究可以进一步探索更多类型的测井数据以及优化模型参数，以适应更复杂的地质环境和更高的识别需求。