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基于深度残差收缩网络的油气柱高度预测

杜睿山 程永昌 孟令东

计算机技术与发展2023,Vol.33Issue(9):P.175-181,7.
计算机技术与发展2023,Vol.33Issue(9):P.175-181,7.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2023.09.026

基于深度残差收缩网络的油气柱高度预测

杜睿山 1程永昌 2孟令东3

作者信息

  • 1. 东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室(东北石油大学),黑龙江大庆163318
  • 2. 东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318
  • 3. 油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室(东北石油大学),黑龙江大庆163318
  • 折叠

摘要

关键词

油气柱高度/卷积神经网络/深度学习/软阈值/一维残差收缩网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杜睿山,程永昌,孟令东..基于深度残差收缩网络的油气柱高度预测[J].计算机技术与发展,2023,33(9):P.175-181,7.

基金项目

国家自然科学基金青年科学基金(41702156) (41702156)

东北石油大学引导性创新基金(2020YDL-04)。 (2020YDL-04)

计算机技术与发展

OACSTPCD

1673-629X

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