A deep encoder-decoder neural network model for total organic carbon content prediction from well logs

•This work proposed a deep encoder-decoder neural network (DEDNN) for predicting TOC contents.•The DEDNN model shows more accurate and sensitive than ΔLogR method and CNN method.•The DEDNN model can highlight the contribution of individual logging curve to the TOC prediction. Total organic carbon (T...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of Asian earth sciences Ročník 240; s. 105437
Hlavní autoři:	Zhang, Wang, Shan, Xiaocai, Fu, Boye, Zou, Xinyu, Fu, Li-Yun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.12.2022
Témata:	Deep Encoder-decoder Neural Network Multi-scale feature fusion Saliency Total organic carbon (TOC) Well logs Total organic carbon (TOC) Saliency Well logs Deep Encoder-decoder Neural Network Multi-scale feature fusion
ISSN:	1367-9120, 1878-5786
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!