【摘 要】
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针对地层识别效率低、准确率不高的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的地层识别新方法。该方法基于Ghost模块及扩张卷积,搭建双向级联GhostNet,可有效减少网络参数,从而降低计算量;同时,该模型具有多尺度特征提取能力,并采用双向损失函数对学习过程进行监督,从浅层聚焦于图像局部信息到深层提取语义信息,对所有层输出进行融合,可有效提高地层识别的准确度。首先根据地区特性对测井曲线进行组合优选,对数据
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,东北石油大学电气信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702093),黑龙江省自然科学基金(LH2019F004),国家科技重大专项(2017ZX05019005-006)。
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针对地层识别效率低、准确率不高的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的地层识别新方法。该方法基于Ghost模块及扩张卷积,搭建双向级联GhostNet,可有效减少网络参数,从而降低计算量;同时,该模型具有多尺度特征提取能力,并采用双向损失函数对学习过程进行监督,从浅层聚焦于图像局部信息到深层提取语义信息,对所有层输出进行融合,可有效提高地层识别的准确度。首先根据地区特性对测井曲线进行组合优选,对数据进行分层、沃尔什滤波以及线性插值等预处理操作,然后将测井曲线形态映射为二值图像,构造样本数据集,应用改进
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