基于BP神经网络的沉积微相识别

发布时间：2017-09-02 16:29

  本文关键词：基于BP神经网络的沉积微相识别

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【摘要】：为了利用测井信息识别潘庄地区的沉积特征,通过对潘庄区块钻井取芯和测井等资料的分析,建立了潘庄区块的山西组沉积微相模式。在此基础上,提取出已知沉积微相的自然伽马测井曲线的特征参数,运用MATLAB中的BP神经网络模型,把所提取的特征参数作为训练样本,运用所得网络模型对其他井的沉积微相进行解释。
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;
【关键词】： 沉积微相 识别 自然伽马曲线
【基金】：国家科技重大专项(ZKJFWZDZX-14-057) 高等学校博士学科点专项科研基金(20110023130001)
【分类号】：P631.81
【正文快照】： *国家科技重大专项(ZKJFWZDZX-14-057);高等学校博士学科点专项科研基金(20110023130001)0引言本论文基于研究区的大量的常规测井数据,利用BP神经网络模型对研究区山西组的沉积微相进行了解释分析。主要通过对已划分出的沉积微相类型的伽马曲线进行特征参数的提取,然后运用BP

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