論文の概要: Efficient selective attention LSTM for well log curve synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10253v3
- Date: Wed, 3 Jan 2024 04:51:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 16:58:08.048361
- 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不足データの予測を行う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 exploration 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 data, and its effectiveness and
feasibility have been validated through field experiments. The proposed method
builds on the traditional Long Short-Term Memory (LSTM) neural network by
incorporating a self-attention mechanism to analyze the sequential dependencies
of the data. It selects 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 vanilla LSTM. This accurate,
efficient, and cost-effective prediction method holds a practical value in
engineering applications.
- Abstract（参考訳）: 非コア掘削は徐々に地質探査工学の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欠落データを予測する機械学習手法を提案し,その有効性と実現可能性についてフィールド実験により検証した。
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,データのシーケンシャルな依存関係を解析するための自己アテンション機構を組み込んだものである。
LSTMにおいて支配的な計算結果を選択し、計算複雑性をO(n^2)からO(nlogn)に減らし、モデル効率を向上させる。
実験の結果,完全結合型ニューラルネットワーク (fcnn) とバニラlstmを用いた従来の曲線合成法と比較して高い精度が得られた。
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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