论文摘要
机器学习是整个人工智能领域中应用前景最为广阔的技术,近年来的发展突飞猛进,被广泛用于与人们生活息息相关的各种领域,尤其在储层预测方面。储层预测是油气勘探生产的首要环节,传统的储层预测方法往往需要经历多个环节,勘探与研究工作周期长,降低了勘探效率。为此,介绍了机器学习中卷积神经网络、循环神经网络、支持向量机等主流人工神经网络及其在储层预测中的应用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王俊
关键词: 机器学习,储层预测,神经网络,网络模型
来源: 科技与创新 2019年17期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 地质学,石油天然气工业,自动化技术
单位: 成都理工大学地球物理学院
分类号: TP181;P618.13
DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.17.070
页码: 150+152
总页数: 2
文件大小: 1342K
下载量: 237
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