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基于人工智能的测井地层划分方法研究现状与展望

孙龙祥韩宏伟冯德永刘海宁李泽瑞康宇吕文君

油气地质与采收率2023，Vol.30Issue(3)：49-58,10.

油气地质与采收率2023，Vol.30Issue(3)：49-58,10.DOI:10.13673/j.pgre.202203047

基于人工智能的测井地层划分方法研究现状与展望

Research status and outlook of logging stratigraphic division methods based on artificial intelligence

孙龙祥 ¹韩宏伟 ²冯德永 ²刘海宁 ²李泽瑞 ³康宇 ⁴吕文君⁴

作者信息

1. 安徽大学安徽大学与合肥综合性国家科学中心人工智能研究院联合实验室,安徽合肥230601||合肥综合性国家科学中心人工智能研究院,安徽合肥230088
2. 中国石化胜利油田分公司物探研究院,山东东营257000
3. 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院,安徽合肥230088
4. 中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230026
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摘要

关键词

测井曲线/地层划分/人工智能/半监督学习/迁移学习

分类

能源科技

引用本文复制引用

孙龙祥,韩宏伟,冯德永,刘海宁,李泽瑞,康宇,吕文君..基于人工智能的测井地层划分方法研究现状与展望[J].油气地质与采收率,2023,30(3):49-58,10.

基金项目

国家自然科学基金面上项目"地球物理测井资料智能处理与解释方法研究"(62273319),中国石化科技攻关项目"人工智能技术在井位部署中应用探索研究"(PE19008-8),胜利油田基础前瞻研究项目"面向'十五五'胜利油田勘探开发技术发展方向及战略研究—地球物理专题"(YJQ2205),胜利油田重点科技项目"地震储层预测样本标注智能化方法研究及应用"(YKJ2201). （62273319）

油气地质与采收率

OACSTPCD

ISSN：1009-9603

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