【摘 要】
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为了提高储层参数的预测精度,使用深度神经网络(deep neural networks,DNN)对储层的孔隙度进行预测;在深度神经网络中应用Adam自适应学习率优化器,并与卷积神经网络(convolut
【机 构】
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长江大学地球物理与石油资源学院,长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,非常规油气湖北省协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41804140)
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为了提高储层参数的预测精度,使用深度神经网络(deep neural networks,DNN)对储层的孔隙度进行预测;在深度神经网络中应用Adam自适应学习率优化器,并与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)进行预测精度对比;网络训练中引入“丢弃”(dropout)正则化技术随机丢弃每层神经元来减少过拟合现象;采用Relu函数避免深度神经网络在迭代时陷入局部最小值,加速参数更新,增加收敛的鲁棒性。以测
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