论文摘要
我国煤层气的储量极为丰富,作为一种新型清洁能源具有巨大的潜在价值,其勘探开发研究进展也受到了广泛的关注。本文为了解决BP神经网络过拟合、训练次数过多以及网络输出不稳定等问题,引入了深度学习中的dropout方法,建立了Dropout-BP神经网络,对柳林地区煤层气测井评价含气量进行了实际处理,取得了相对于BP神经网络更为精准的预测效果。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: An Yangming
关键词: 煤层气含气量,神经网络,深度学习,测井资料
来源: 2019年中国地球科学联合学术年会 2019-10-27
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地质学,石油天然气工业
单位: 吉林大学地球探测科学与技术学院
分类号: P631.81;P618.13
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.065671
页码: 41-43
总页数: 3
文件大小: 382k
下载量: 21
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