本发明公开了一种基于机器学习算法的随钻伽马测井正演方法，涉及石油井探测技术领域。该方法具体包括：建立不同放射性强度、层厚、密度和不同倾角的地层模型；模拟伽马射线在地层中的输运过程，获取不同地质情况下的随钻伽马探测器计数随深度的响应关系；建立不同地层厚度下探测器深度坐标与随钻伽马探测器计数的响应关系；建立不同地层密度下探测器深度坐标与随钻伽马探测器计数的响应关系；建立不同地层倾角下探测器深度坐标与随钻伽马探测器计数的响应关系；建立不同地层界面距离与随钻伽马计数的响应关系；基于响应关系建立数据库，用神经网络算法对模拟数据进行训练，构建适用于随钻伽马正演的神经网络模型，形成随钻伽马测井快速正演方法。
声明：
“基于机器学习算法的随钻伽马测井正演方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1074
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
