通过分析不同类型的测井曲线，如电导率、声波速度或伽马射线数据，深度学习模型能帮助识别并区分不同的岩石类型 代码

深度学习应用于测井数据分析是一种强大的地质勘探工具。通过神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），可以从测井曲线中提取特征，这些曲线代表了地下岩石的不同物理属性。以下是使用Python和TensorFlow库进行简单示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 假设我们有预处理过的测井数据集 X_train 和 y_train（标签）
X_train = ... # 形状为 (samples, time_steps, features)
y_train = ... # 形状为 (samples, rock_types)

# 创建一个简单的1D卷积模型
model = Sequential([
    Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, X_train.shape[-1])),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(num_rock_types, activation='softmax')  # num_rock_types是岩石类型的数量
])

# 编译模型，设定损失函数（例如交叉熵）、优化器和评价指标
model.compile(loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(), optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_split=0.2)

# 使用训练好的模型预测新的测井数据
predictions = model.predict(X_test)