先进的分类

Ipsom模块预测和传播分类组的能力有助于改进解释工作流程. 其二维索引和概率自组织映射(SOMap)设计用于:

• 测井资料的地质解释与相预测.
• 岩石物性的最佳推导(Ф， K，水力单位等).).

综合统计工具

在最后的控制和验证阶段，通过迭代过程对结果进行量化和细化. 统计和图形工具易于使用，可以更好地理解核心描述之间的一致性, 测井响应, 以及地图上的一致性. 这允许:

• 在工作流中插入Python脚本，极大地扩展了模块的灵活性.
• 对不同的输入应用不同的权重.
• 在SOMap/节点内的索引样本的投影, helping the user understand how the prototypes were populated during the indexation phase; transition or “ghost” groups are then clearly identified.

精确的模型校准

校正是分类过程的关键. Its aim is to give each neural unit an actual geological meaning; a process known as the indexation phase. 然后给每个神经单元分配一个对应于地质解释的代码(详细的核心描述)。. 这一阶段对于用沉积学术语直接解释电相是必不可少的.

输出

• 根据岩心描述的相，优化了测井数据的划分.
• 相输出曲线与预测相在每个深度的发生概率相关.
• 自动批量报告参数表和结果图.

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