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基于深度置信网络的总有机碳含量预测方法
基于深度置信网络的总有机碳含量预测方法
作者:
叶绍泽
吴施楷
曹俊兴
谭峰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
总有机碳含量(TOC)
测井解释
BP神经网络
深度置信网络
摘要:
页岩总有机碳含量(TOC)是页岩气层的重要评价参数.前人已经发展出多种TOC预测方法,其中BP神经网络方法的应用较多且效果较优,但是BP神经网络的权值随机初始化使误差收敛容易陷入局部最小或产生过拟合.本文针对页岩连续总有机碳含量的获取,构建了基于测井参数的深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN)模型,应用于川东南丁山地区HF1井和HF3井上奥陶统五峰组—下志留统龙马溪组下部页岩气层段TOC含量的预测中,并与BP神经网络模型的预测结果进行对比分析.结果表明,基于测井数据的深度置信网络模型相较于BP神经网络模型而言,有效的减少了陷入局部最小值与产生过拟合等现象,总体样本的实测值与预测值之间的相关系数提高了0.0282,均方根误差降低了0.2142,具有更高的预测准确率和更好的泛化能力.
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文献信息
篇名
基于深度置信网络的总有机碳含量预测方法
来源期刊
地球物理学进展
学科
地球科学
关键词
总有机碳含量(TOC)
测井解释
BP神经网络
深度置信网络
年,卷(期)
2018,(6)
所属期刊栏目
应用地球物理学Ⅰ(油气及金属矿产地球物理勘探)
研究方向
页码范围
2490-2497
页数
8页
分类号
P631
字数
语种
中文
DOI
10.6038/pg2018BB0539
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
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曹俊兴
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吴施楷
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谭峰
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叶绍泽
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测井解释
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深度置信网络
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
地球物理学进展
主办单位:
中国科学院地质与地球物理研究所
中国地球物理学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-2903
CN:
11-2982/P
开本:
大16开
出版地:
北京市9825信箱(朝阳区北土城西路19号中科院地质与地球物理研究所) 质与地球物理研究所办公楼113号)
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
11
总被引数(次)
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