公开(公告)号：CN113466962B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202110765085.2

申请日：2021-07-06

申请人： 西安交通大学

发明人： 张懿洁 ,  王丹慧 ,  李辉 ,  刘乃豪 ,  高静怀

IPC分类号： G01V11/00

摘要： 本发明公开了一种基于高斯过程回归的横波预测方法及系统，根据测井参数岩性的复杂度将数据集划分为训练数据集和测试数据集；根据划分的训练数据集中的S波和P波的速度特征确定高斯过程中的均值函数和协方差函数，得到高斯过程回归模型；将划分的训练数据集输入到高斯过程回归模型中，通过最小化边际似然函数的负对数得到对应的超参数；根据先验定义，结合测试数据集中的纵波速度，建立训练数据集和测试数据集的联合高斯分布；根据联合高斯分布确定预测点的后验分布，将超参数代入得到预测井的横波速度。本发明计算中效率高、精度高、稳定性好。

公开(公告)号：CN113466962A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110765085.2

申请日：2021-07-06

申请人： 西安交通大学

发明人： 张懿洁 ,  王丹慧 ,  李辉 ,  刘乃豪 ,  高静怀

IPC分类号： G01V11/00

摘要： 本发明公开了一种基于高斯过程回归的横波预测方法及系统，根据测井参数岩性的复杂度将数据集划分为训练数据集和测试数据集；根据划分的训练数据集中的S波和P波的速度特征确定高斯过程中的均值函数和协方差函数，得到高斯过程回归模型；将划分的训练数据集输入到高斯过程回归模型中，通过最小化边际似然函数的负对数得到对应的超参数；根据先验定义，结合测试数据集中的纵波速度，建立训练数据集和测试数据集的联合高斯分布；根据联合高斯分布确定预测点的后验分布，将超参数代入得到预测井的横波速度。本发明计算中效率高、精度高、稳定性好。