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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 H指数 G指数
1 曹俊兴 106 910 17.0 24.0
2 吴施楷 4 1 1.0 1.0
3 谭峰 2 0 0.0 0.0
4 叶绍泽 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
总有机碳含量(TOC)
测井解释
BP神经网络
深度置信网络
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期刊影响力
地球物理学进展
双月刊
1004-2903
11-2982/P
大16开
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)
1986
chi
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5468
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68508
论文1v1指导