简介:
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。
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。