基于SSA-ELM算法的横波时差预测方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于SSA‑ELM算法的横波时差预测方法,具体涉及石油勘探开发技术领域。本发明通过选取与横波时差相关性较强的测井曲线作为输入数据,预处理后划分训练集和测试集,基于训练集建立设置有极限学习机的储层横波时差预测模型,利用麻雀搜索算法寻找极限学习机的最优权值和最优偏置,得到麻雀搜索算法优化后的储层横波时差预测模型,利用该预测模型对测试集数据进行预测,分析横波时差预测值与实测值之间的均方根误差,验证麻雀搜索算法优化后储层横波时差预测模型的准确性。本发明基于SSA‑ELM算法优化储层横波时差预测模型,弥补了极限学习机稳定性差、泛化能力不足的问题,实现了横波时差值的准确预测,为储层的勘探开发奠定了基础。

基本信息
专利标题 :
基于SSA-ELM算法的横波时差预测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114488311A
申请号 :
CN202111577758.8
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2021-12-22
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
邓少贵张凤姣李国欣李海涛
申请人 :
中国石油大学(华东)
申请人地址 :
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
代理机构 :
青岛智地领创专利代理有限公司
代理人 :
种艳丽
优先权 :
CN202111577758.8
主分类号 :
G01V1/40
IPC分类号 :
G01V1/40  G01V1/28  G01V99/00  E21B49/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量;测试
G01V
地球物理;重力测量;物质或物体的探测;示踪物
G01V1/00
地震学;地震或声学的勘探或探测
G01V1/40
专用于测井记录
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01V 1/40
申请日 : 20211222
2022-05-13 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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