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automated stratigraphic correlation of well logs using Attention Based Dense Network

Artificial Intelligence in Geosciences 2023年第1期4卷 128-136页

作者： Yang Yang Jingyu Wang Zhuo Li Naihao Liu Rongchang Liu Jinghuai Gao Tao Wei School of Information and Communications Engineering Xi’an Jiaotong UniversityXi’anShaanxi 710049China School of Software Engineering Xi’an Jiaotong UniversityXi’anShaanxi 710049China PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration and Development(RIPED) CNPCBeijing 100083China Research Institute of Exploration and Development Yumen Oilfield CompanyCNPCJiuquanGansu 735019China

The stratigraphic correlation of well logs plays an essential role in characterizing subsurface ***,it suffers from a small amount of training data and expensive computing *** this work,we propose the Attention Based Dense Network(ASDNet)for the stratigraphic correlation of well *** implement the suggested model,we first employ the attention mechanism to the input well logs,which can effectively generate the weighted well logs to serve for further feature ***,the DenseNet is utilized to achieve good feature reuse and avoid gradient *** model training,we employ the ASDNet to the testing data set and evaluate its performance based on the well log data set from Northwest ***,the numerical results demonstrate that the suggested ASDNet provides higher prediction accuracy for automated stratigraphic correlation of well logs than state-of-the-art contrastive UNet and SegNet.

关键词： automated stratigraphic correlation Attention Based Dense Network Densely connected convolutional network Squeeze and Excitation Block

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