基于深度学习和支持向量机的页岩数字岩心三维重构方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习和支持向量机(SVM，Support Vector Machine)的页岩数字岩心三维重构方法，包括以下步骤：S1，利用三维数据模板扫描真实页岩岩心的体数据，获得页岩岩心的三维模式库；S2，采用深度信念网络(DBN，Deep Belief Networks)对三维模式库进行特征提取；S3，利用SVM对提取的特征进行分类，形成各个特征的类集合{Category_i，i＝1,2,3…}；S4，利用多点地质统计法重构数字岩心。与现有技术相比，本发明使用深度学习和支持向量机进行页岩数字岩心的重构，深度学习具有很强的提取训练图像本质特征的能力，而支持向量机可以对页岩的结构特征分类，再利用多点地质统计法可以有效重构页岩数字岩心。