本发明公开了一种融合深度学习和多点统计学的地质建模方法及装置。本发明通过在三维模拟网格中将二维训练图像转换为三维训练图像，得到三维网格图像后，利用深度神经网络提取三维网格图像中的地质结构的全局空间特征来建立初始地质模型，并对初始地质模型进行序贯模拟和地层层序校验，利用多尺度EM迭代最终实现建立最优地质模型，能够融合深度学习和多点统计学进行地质建模，对具有各向异性、方向延展性、非平稳特征的地质体或地质结构进行合理的三维重构，有利于建立精细化的地质模型。
声明：
“融合深度学习和多点统计学的地质建模方法及装置” 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)
873
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
