为解决岩石物理相识别问题,提出了一种基于可解释一维卷积神经网络的识别方法。该方法通过引入全局平均池化层,突出了测井曲线波形的动态变化部分;并且通过分类激活映射增强了方法的可解释性;通过引入扩张卷积和批量归一化,弥补了由全局平均池化层引起的性能下降。实验结果表明,测试集中4种岩石物理相的平均F1分数为0.97,相比其他同类方法提升了0.15左右。研究表明,该方法可用于识别岩石物理相,并可提高分类过程中的可解释性,从而为预测优质致密砂岩储层提供了一种新的深度学习方法。
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