一种基于深度神经网络模型的测井曲线生成方法

作者：张宝录; 罗丹婷; 胡鹏; 樊举; 景超

来源：电子测量技术, 2020, 43(11): 107-111.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2004096

• 测井解释
• 深度神经网络
• 测井曲线生成

老井复查是测井资料解释处理过程中一项重要的工作。鉴于有些老井测井曲线种类较少,有必要构建完整的测井曲线集,用于老井的解释处理。目前主要是采用BP神经网络这类浅机器学习方法,但存在生成曲线精度低,收敛速度慢,易陷入局部最优解等问题。因此,采用深度学习思想,提出一种测井曲线生成方法,构建多个隐含层的全连接深度神经网络模型,采用批处理方式的网络训练优化算法,ReLU激活函数和Dropout正则化方法,使网络快速、平稳收敛,并消除过拟合。实际测试中,从邻井选择训练数据集,生成目标井的缺失测井曲线,相比于传统的BP神经网络,生成曲线与实际曲线的相关系数提升了近20%,均方根误差降低11%,证实了所提方法的有效性。所提方法有效丰富了老井的测井曲线类型,使老井复查工作在油田的勘探开发中发挥了更加重要的作用。

• 单位
  中国石油集团测井有限公司