【摘 要】
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为了在不增加经济成本的基础上补充缺失的测井信息，提出利用机器学习方法根据已有的部分测井曲线生成人工测井曲线，并进行了实验验证和应用效果分析。考虑到传统全连接神经网络
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1663208,51520105005);国家科技重大专项(2017ZX05009-005,2016ZX05037-003)
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为了在不增加经济成本的基础上补充缺失的测井信息，提出利用机器学习方法根据已有的部分测井曲线生成人工测井曲线，并进行了实验验证和应用效果分析。考虑到传统全连接神经网络（FCNN）无法描述数据的空间相关性，基于一种循环神经网络（RNN）即长短期记忆神经网络（LSTM）来构建测井曲线生成方法。该方法生成的曲线不仅考虑了不同测井曲线的内在联系，同时兼顾了测井信息随深度的变化趋势和前后关联。将标准LSTM与串级系统相结合，提出了一种串级长短期记忆神经网络（CLSTM）。采用真实测井数据进行实验，LSTM明显优于传统
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