本書聚焦人工智能測(cè)井技術(shù)，即ArtificialIntelligenceLogging(AIL)。支撐人工智能測(cè)井技術(shù)發(fā)展的是測(cè)井大數(shù)據(jù)以及包括機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的人工智能算法。本書在人工智能測(cè)井概述部分，闡述其發(fā)展背景與基礎(chǔ)，接著深入剖析人工智能測(cè)井的基本原理，涵蓋統(tǒng)一電聲核粒場(chǎng)、人工智能測(cè)井系統(tǒng)及各類學(xué)習(xí)算法模型等。在人工智能測(cè)井技術(shù)部分，詳細(xì)介紹了測(cè)井大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)技術(shù)、真參數(shù)技術(shù)等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。隨后探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在測(cè)井技術(shù)中的適用性，以及測(cè)井大數(shù)據(jù)分布式處理平臺(tái)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。書中還對(duì)AIL軟件的安裝配置、功能模塊等展開(kāi)說(shuō)明。最后展示人工智能測(cè)井技術(shù)在巖性識(shí)別、力學(xué)評(píng)價(jià)、油藏動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等多領(lǐng)域的應(yīng)用成果。