基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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東北	遼寧沈陽大連鞍山撫順本溪丹東錦州營口阜新遼陽盤錦鐵嶺朝陽葫蘆島鲅魚圈盤錦港錦州港吉林長春四平遼源通化白山松原白城延邊州黑龍江哈爾濱齊齊哈爾雞西鶴崗雙鴨山大慶伊春佳木斯七臺河牡丹江黑河綏化大興安嶺地區(qū)
西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
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面向深度學習的儲層預測樣本擴充方法

801 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-05 00:40:04

本發(fā)明提供了一種面向深度學習的儲層預測樣本擴充方法，通過井震結合，抽取得到井旁地震數(shù)據(jù)，并將地震數(shù)據(jù)轉換為能夠反映儲層分布的字符串形式；通過時深轉換建立井震儲層對應關系，然后根據(jù)井上儲層分布建立地震字符串匹配模式；將這一字符串模式與井周圍一定范圍內的地震道進行字符串匹配，記錄相匹配地震道對應的時間點，將該點對應的地震采樣點作為符合對應儲層的樣本標記；依次記錄這些標記點得到能夠反映不同儲層類型并符合地質特點的樣本標簽。為實現(xiàn)儲層預測的大數(shù)據(jù)分析提供大量有效訓練樣本。

聲明：

“面向深度學習的儲層預測樣本擴充方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)