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摘要：本发明公开了一种基于物理驱动神经网络的地层参数反演方法，主要解决现有神经网络反演方法对实井地层参数反演精度差、抗噪声能力低的问题。本发明的具体步骤如下：1构建地层模型及测井响应数据集；2数据预处理；3构建正演神经网络；4训练及测试正演神经网络；5构建基于物理驱动的反演神经网络；6训练反演神经网络；7对训练完毕的反演网络测试。本发明构建了一个由正演神经网络模块、物理驱动反演模块组成的深层神经网络，克服了现有随钻测井反演边界不平滑、精度不高、抗噪声能力弱的问题，使得本发明能够实时地以较高精度反演地层模型参数。
主权项：1.一种基于物理驱动神经网络的地层参数反演方法，其特征在于，包括以下步骤：一维正演算法计算步骤：构建地层模型，放置随钻测井仪器置于地层中，将真实的地层参数输入一维正演算法，一维正演算法输出测井响应值；正演神经网络训练步骤：正演神经网络基于深度神经网络，以真实的地层参数值作为训练集，一维正演算法输出的测井响应值作为第一次正演标签，输出预测的地层参数作为第一次正演结果；以第一次正演标签与第一次正演结果之间的误差为参考来约束训练过程；反演神经网络训练步骤：反演神经网络基于深度神经网络，以一维正演算法计算的测井响应值作为训练集，在训练正演神经网络时作为训练集的真实的地层参数作为反演标签，输出预测的地层参数作为反演结果；以反演标签与反演结果之间的误差作为反演误差；再调用完成训练的正演神经网络，将反演结果作为训练集，一维正演算法输出的测井响应值作为第二次正演标签，输出预测的测井响应值作为第二次正演结果；以第二次正演标签与第二次正演结果之间的误差作为第二次正演误差；将反演误差与第二次正演误差结合计算总误差，使用总误差对反演神经网络的训练过程进行约束；地层参数反演步骤：将随钻的测井响应值输入完成训练的反演神经网络，反演神经网络输出预测的地层参数完成反演。
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于物理驱动神经网络的地层参数反演方法
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