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一种基于钻孔数据进行机器学习的地层序列模拟方法

摘要

本发明公开了一种基于钻孔数据进行机器学习的地层序列模拟方法,该方法包括:数据归一化、地层序列填充、地层编码、建立地层类型序列模型、建立地层层厚序列模型、地层序列模型;该方法利用python语言,在Pytorch深度学习框架下进行,特别涉及三维地质建模过程中地层层序的建立,适用于在地层三维建模过程中进行地层序列模型的开发与验证。能够较为准确地判断相应位置的地层信息,同时该方法不依赖于数据假设与专家经验等主观因素,通过与实际钻孔数据结果对比表明,上述模型具有较好的可行性,可应用于地质信息化研究与工程规划、设计建造等方面。

著录项

  • 公开/公告号CN110176070A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201910374054.7

  • 申请日2019-05-07

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号中山大学

  • 入库时间 2024-02-19 12:59:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T17/05 申请日:20190507

    实质审查的生效

  • 2019-08-27

    公开

    公开

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