論文の概要: Efficient selective attention LSTM for well log curve synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10253v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 09:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 16:39:57.283681
• Title: Efficient selective attention LSTM for well log curve synthesis
• Title（参考訳）: ウェルログ曲線合成のための効率的な選択的注意LSTM
• Authors: Yuankai Zhou, Huanyu Li
• Abstract要約: 本稿では,既存のデータを用いて坑井の伐採曲線を推定する機械学習手法を提案する。 提案手法は,従来のLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワーク上に自己注意機構を組み込むことで構築する。 実験により,提案手法は従来の曲線合成法と比較して精度が高いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-core drilling has gradually become the primary exploration method in geological engineering, and well logging curves have increasingly gained importance as the main carriers of geological information. However, factors such as geological environment, logging equipment, borehole quality, and unexpected events can all impact the quality of well logging curves. Previous methods of re-logging or manual corrections have been associated with high costs and low efficiency. This paper proposes a machine learning method that utilizes existing data to predict missing well logging curves, and its effectiveness and feasibility have been validated through experiments. The proposed method builds upon the traditional Long Short-Term Memory (LSTM) neural network by incorporating a self-attention mechanism to analyze the spatial dependencies of the data. It selectively includes the dominant computational results in the LSTM, reducing the computational complexity from O(n^2) to O(nlogn) and improving model efficiency. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy compared to traditional curve synthesis methods based on Fully Connected Neural Networks (FCNN) and LSTM. This accurate, efficient, and cost-effective prediction method holds practical value in engineering applications.
• Abstract（参考訳）: 非コア掘削は徐々に地質工学における主要な探査方法となり、地質情報の主要担体として伐採曲線の重要性が高まっている。 しかし, 地質環境, 伐採装置, ボーリングホール品質, 予期せぬ事象などの要因は, いずれも, 坑井伐採曲線の質に影響を与える可能性がある。 以前の再ログインや手作業による修正の方法は、高いコストと低い効率に関係している。 本稿では,既存のデータを用いて坑井の伐採曲線を推定する機械学習手法を提案し,その有効性と妥当性を実験により検証した。 提案手法は,データ空間依存性を分析する自己認識機構を組み込むことで,従来の長短期記憶(LSTM)ニューラルネットワーク上に構築する。 LSTMに支配的な計算結果を選択的に含み、計算複雑性をO(n^2)からO(nlogn)に低減し、モデル効率を向上させる。 実験の結果,提案手法はFCNNとLSTMに基づく従来の曲線合成法と比較して精度が高いことがわかった。 この正確で効率的でコスト効率の良い予測方法は、工学的応用において実用的な価値を持っている。

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