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岩石矿物组分含量是地球物理勘探开发中的重点关注对象.在岩心与地层元素测井资料较少的情况下,如何提高矿物组分含量参数的预测精度显得尤为关键.本文采用深度学习方法,利用常规测井曲线对来自于地层元素测井获得的矿物组分含量进行预测.首先基于残差网络(ResNet)框架,利用一维卷积核和池化核构建了卷积神经网络模型.模型采用自然伽马、自然电位、井径、阵列感应电阻率、三孔隙度以及光电吸收截面指数测井参数作为输入,地层元素测井获得的矿物组分含量作为输出.随后对所搭建卷积神经网络进行了训练,建立了输入与输出之间的实际映射关系.最后,利用测试数据集和真实地层资料,对所建立的卷积神经网络进行了精度检验,并与人工神经网络和多元线性回归的评价结果进行了比较.结果显示,卷积神经网络在测试数据集上的总体预测数值相关性为0.90,明显优于人工神经网络的0.68与多元线性回归的0.51.通过处理实际测井资料,进一步验证了该方法的预测优越性和鲁棒性,以及其在地层参数评价方向的良好应用前景． 相似文献
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