基于注意力机制和双向长短时记忆网络的横波速度预测方法及应用OACSTPCD
Shear wave velocity prediction based on bidirectional long short-term memory networks with attention mechanism
横波速度信息对油气勘探而言至关重要,但实际测井资料中常常缺失横波速度资料.横波速度与测井参数之间存在非线性相关性,二者关系复杂难以用解析解表征.为此,提出了一种基于注意力机制和双向长短时记忆网络的横波速度预测方法(AT-BLSTM).该方法首先利用注意力机制为测井参数分配权重,自动聚焦对横波速度预测贡献大的测井参数,然后利用双向长短时记忆网络以及横波速度曲线纵向上的时序特征,挖掘各种测井参数与横波速度之间的相关关系,获得各种测井参数与横波速度之间…查看全部>>
何运康;李庆春;刘兴业
中煤科工西安研究院(集团)有限公司,陕西西安710077长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054
天文与地球科学
测井参数横波速度预测深度学习注意力机制双向长短时记忆网络
《石油物探》 2023 (2)
海底节点地震波场模拟与转换波成像方法研究
225-235,11
国家重点研发计划(2021YFA0716902)和国家自然科学基金项目(41874123)共同资助.
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