随钻测井实时岩性判识方法研究
本文关键词:随钻测井实时岩性判识方法研究
【摘要】:通过对比研究SVM、GRNN、Bayesian、Elman四种当下流行的岩性识别方法,对比实验中每种方法使用同样的测井资料作为样本,对相同的测井数据做预测识别,选出更为适合的方法应用到测井岩性解释自动识别中。
【作者单位】: 中煤科工集团西安研究院有限公司;
【关键词】: 随钻测井 岩性识别 支持向量机 神经网络
【基金】:十二五重大专项课题(2011ZX05040-002)
【分类号】:P631.81
【正文快照】: 0引言在地质勘探及储层评价中,岩性识别是一项重中之重的工作,是储层参数求解的基础,是矿物成分、结构等的综合反映。但由于沉积环境复杂性和真实地层分布非均质性,传统的岩性识别方法并不能准确地反映储层岩性。支持向量机SVM在机器学习领域属于有监督学习模型,通常用来进行
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