文献类型： 中文期刊
作者： 安振芳 1 ; 张进 1 ; 张建中 1 ; 邢磊 1 ; 黄忠来 1 ;
作者机构： 1.中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室;青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术实验室
关键词： 井震联合反演;卷积神经网络;小样本学习
期刊名称： 西安石油大学学报(自然科学版)
ISSN： 1673-064X
年卷期： 2020 年 04 期
页码： 30-38
收录情况： 北大核心
摘要： 针对常规卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在井少地区因无法获得大量测井数据而易于出现过拟合现象的问题,提出了一种小样本CNN井震映射反演方法。通过网络结构优化设计,选出了最佳的网络层数、卷积核大小、特征图规模和激活函数,并将优选出的最好网络模型应用于实际资料反演。实际应用表明,小样本CNN井震映射反演方法可以防止过拟合、提高泛化能力和反演精度,为精细刻画薄互层油气藏的空间展布提供了一项智能化的新技术。
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