基于物理信息神经网络的随钻电磁波电阻率测井响应模拟

作者：刘阳; 王健; 徐德龙

来源：测井技术, 2023, 47(06): 653-661.

DOI：10.16489/j.issn.1004-1338.2023.06.002

• 物理信息神经网络
• 随钻电磁波电阻率测井
• 测井响应
• 电磁场模拟

为实现复杂介质中随钻电磁波电阻率测井响应的快速模拟，加速随钻电磁波电阻率测井数据反演，基于物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Network,PINN）模拟了随钻电磁波电阻率测井响应。PINN将控制方程纳入损失函数，将偏微分方程求解问题转化为最优化问题，实现偏微分方程的求解。在数值算例中通过PINN方法得到了电场散射场，研究了采样方式、激活函数、网络结构对PINN结果精度的影响。在高电阻率地层和侵入地层模型中，使用PINN方法计算了随钻电磁波电阻率测井响应。数值算例结果表明，基于PINN模拟的随钻电磁波测井响应与有限元方法结果一致，利用该方法可以实现随钻电磁波电阻率测井响应的精确求解。

• 单位
  声场声信息国家重点实验室; 中国科学院大学; 中国科学院声学研究所