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基于机器学习方法的数字岩芯电导率预测
基于机器学习方法的数字岩芯电导率预测
作者:
郭晨
陈龙
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
机器学习
岩石物理
神经网络
集成学习
电导率
摘要:
岩芯电导率是地下油气判断及岩石物理分析的重要参数.传统的岩石物理特性分析一般通过对岩芯样本的实验测量分析或对数字岩芯图像数据的有限元数值计算等方法,来获得岩石样本的电导率等宏观物理特性.但这两类分析方法均需耗费较高的人工、时间成本或大量计算资源.随着人工智能等一代数字化分析方法的发展,文中拟开发一种采用机器学习对岩石电特性进行预测的新方法.在研究中,将针对岩芯的三维图像数据使用集成学习(ensemble learning)和人工神经网络(ANN)来预测电导率.其中传统机器学习与多层神经网络的输入特征是几何参数,而三维卷积神经网络输入特征是三维二元分割图像.在研究中比较各种机器学习方法的优劣.实验表明,以三维二元分割图像作输入特征的三维卷积神经网络(3DCNN)比采用Minkowski泛函作输入特征的学习模型在预测岩芯电导率上性能更优.
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篇名
基于机器学习方法的数字岩芯电导率预测
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
机器学习
岩石物理
神经网络
集成学习
电导率
年,卷(期)
2020,(7)
所属期刊栏目
应用开发研究
研究方向
页码范围
100-103
页数
4页
分类号
TP39
字数
3513字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2020.07.022
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
郭晨
长安大学信息工程学院
26
40
3.0
5.0
2
陈龙
长安大学信息工程学院
10
32
3.0
5.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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