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基于卷积神经网络的储层识别方法研究
基于卷积神经网络的储层识别方法研究
摘要：
储层识别是地质勘探中的重要任务之一，对储层的准确判定可以指导油气勘探和开发工作。传统的储层识别方法主要依靠地质学家对地震图像的经验分析，但由于图像复杂度高和主观因素的干扰，这种方法存在一定的局限性。近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像识别领域取得了巨大的成功，其特征提取和模式识别能力显著优于传统方法。本文针对储层识别问题，提出了一种基于卷积神经网络的储层识别方法，并在实验中验证了其有效性。实验结果表明，该方法能够准确地识别储层，并且相较于传统方法具有更高的识别精度和鲁棒性。
关键词：储层识别；卷积神经网络；特征提取；模式识别；识别精度
1.引言
储层识别是地质勘探中的核心问题之一，其准确性直接影响油气勘探和开发工作的效果。传统的储层识别方法主要依靠地质学家对地震图像的经验判断，但随着地震勘探数据量的不断增加，人工识别的工作量逐渐变得巨大且效率低下，同时主观因素的干扰也可能导致识别结果的不准确。
近年来，卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大的成功，其基于层级特征提取和模式识别的能力越来越受到研究者的重视。卷积神经网络通过学习数据中的复杂特征，并将这些特征用于模式识别，从而实现了机器对图像进行高精度分类的能力。然而，储层识别问题与常见的图像分类问题有所不同，主要表现在两个方面：一是储层图像的复杂性高，其中包含了大量的细节信息；二是储层识别中需要关注的特征和模式并不局限于储层本身，还包括了一些与储层相关的上下文信息。因此，如何针对储层识别问题进行有效地特征提取和模式识别是一个亟待解决的问题。
2.基于卷积神经网络的储层识别方法
基于上述问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的储层识别方法。具体流程如下：
（1）数据预处理：首先，对原始储层图像进行预处理，包括图像的去噪、平滑和归一化等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。
（2）卷积神经网络设计：根据储层识别问题的特点，设计了一个适用于该问题的卷积神经网络结构。该网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于模式识别和分类。
（3）特征提取与模式识别：利用设计好的卷积神经网络对预处理后的储层图像进行特征提取和模式识别。具体地，通过卷积操作将输入图像与一组可学习的滤波器进行卷积，得到特征图。然后，通过池化操作对特征图进行降维处理，得到具有良好的鲁棒性和抗噪能力的特征。最后，通过全连接层对特征进行分类和识别。
（4）模型训练与优化：使用训练数据对设计好的卷积神经网络进行训练，并利用优化算法对网络模型进行优化。常用的优化算法包括梯度下降算法和反向传播算法等。
3.实验与结果分析
为了验证基于卷积神经网络的储层识别方法的有效性，我们在一个储层识别数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法能够准确地识别不同类型的储层，并且相较于传统方法具有更高的识别精度和鲁棒性。此外，我们还进行了一系列对比实验，比较了基于卷积神经网络的方法与传统方法在不同场景下的识别效果，实验结果进一步验证了该方法的有效性和优越性。
4.结论
本文基于卷积神经网络提出了一种新的储层识别方法，并在实验中验证了其有效性。实验结果表明，基于卷积神经网络的方法相较于传统方法具有更高的识别精度和鲁棒性，在储层识别问题上有着良好的应用前景。未来的工作可以进一步探索网络结构和优化算法的改进，以进一步提高储层识别的性能和效果。
参考文献：
[1]LeCunY,BengioY,HintonG.Deeplearning[J].nature,2015,521(7553):436-444.
[2]LiuL,YangL,WuP,etal.Rockrecognitionusingaconvolutionalneuralnetwork[J].PowderTechnology,2020,373:586-597.
[3]ZhengG,LiN,HuangY,etal.Deeplearningforseismicfaciesrecognitionintime-spacedomain[J].Computers&Geosciences,2018,117:130-140.
[4]LiS,ChenL,LvX.Lithofaciesrecognitionfromwelllogsbasedonconvolutionalneuralnetwork[J].JournalofGeophysicsandEngineering,2020,17(2):455-464.