【摘 要】
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将常规储层测井解释方法应用于煤层气储层测井解释,其效果存在一定的折扣。为了改善传统方法在煤层气测井解释中出现的问题,将深度学习的思想引入测井解释,提出受限玻尔兹曼
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区高校科研计划项目（编号：XJEDU2017S056）;新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（编号：2017D01B08）;新疆维吾尔自治区“百名青年博士引进计划”项目（编号：BS2017001）;新疆维吾尔自治区天山创新团队（编号：2020D14014）;新疆地质灾害防治重点实验室（编号：XJDX1715）联合资助
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将常规储层测井解释方法应用于煤层气储层测井解释,其效果存在一定的折扣。为了改善传统方法在煤层气测井解释中出现的问题,将深度学习的思想引入测井解释,提出受限玻尔兹曼机的数量、受限玻尔兹曼机隐含层神经元数量、分类阈值的确定方法,利用深度信念网络进行煤层识别及煤层气含气量的预测。实验结果表明:首先,在交会图法效果不好的情况下,通过深度信念网络进行煤层识别,继而对识别结果进行适当校正,煤层识别成功率可达到90%以上;其次,经过多种方法的对比,利用深度信念网络进行煤层气含气量预测的效果,要好于BP神经网络、多元回归
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