公开(公告)号：CN115598713A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211349851.8

申请日：2022-10-31

申请人： 中国矿业大学(北京)(CN)

发明人： 程久龙 ,  王慧杰 ,  徐忠忠 ,  姜成麟 ,  李垚

IPC分类号： G01V3/38 ,  G01V3/10

摘要： 本发明公开了一种基于全卷积神经网络钻孔外围砂岩层富水性预测方法，包括：获取实测原始数据；实测原始数据为钻孔内接收点按采样时间序列采集的钻孔外围含水砂岩地质体响应的感应电动势；对实测原始数据进行特征提取，生成特征信息数据；将特征信息数据输入全卷积神经网络中，根据预设富水程度等级分类标准，输出钻孔外围含水砂岩地质体的富水性分级预测信息；富水性分级预测信息为富水性类别，包括：不含水围岩、弱富水性围岩、中等富水性围岩、强富水性围岩和极强富水性围岩。可有效提高钻孔孔壁外围径向方向砂岩含水层富水程度的分级预测精度。