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{Categoryi，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。
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“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” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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