【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油气井勘探领域，尤其涉及一种油气井横波速度最佳参数选择方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、横波速度是油气井开发中的一个重要测井参数。在测井过程中，获取横波速度的方法包括使用偶极声波测井和室内岩石物理实验测量。与其他测井参数相比，横波速度的测量成本较高，因此在一些实际测井数据中可能缺乏横波速度信息。由于不同测井参数之间存在复杂的非线性关系，因此通常需要使用预测方法来获取横波速度。
2、近年来，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经成熟并被广泛应用。通过建立深层映射模型，深度学习可以有效地捕捉测井参数之间的复杂关系，为横波速度的准确预测提供了有效的工具。在这个过程中，选取适当的特征集至关重要，但是训练神经网络模型不能将全部测井参数都作为特征参数输入，过多的特征参数会导致计算量大幅增加、模型过于冗余、维度灾难等问题。
3、筛选特征参数有助于提高模型的性能、泛化能力和解释性，同时降低计算复杂度。针对训练模型的特征参数选择的常规方法一般是直接计算每个参数与横波速度的pearson相关系数或者是spearm...
【技术保护点】
1.一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：步骤S1中，所述各种测井参数包括用于测量横波速度的全部测井参数。
3.如权利要求1所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：所述预处理包括：缺项填充、异常值替换和归一化处理。
4.如权利要求1所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：所述训练集与验证集均包括：特征部分和标签部分；所述特征部分为不同的测井参数，所述标签部分为横波速度。
5.如权利要求4所述的一...
【技术特征摘要】
1.一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：步骤s1中，所述各种测井参数包括用于测量横波速度的全部测井参数。
3.如权利要求1所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：所述预处理包括：缺项填充、异常值替换和归一化处理。
4.如权利要求1所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：所述训练集与验证集均包括：特征部分和标签部分；所述特征部分为不同的测井参数，所述标签部分为横波速度。
5.如权利要求4所述的一种油气井横波速度最佳参数选择方法，其特征在于：步骤s3构建特征子集的过程如下：
6.如权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：习付晨，林勇，刘致水，刘少勇，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：
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