BP神经网络在钻孔测井资料分类识别杂卤石中的研究

发布时间：2017-09-19 23:14

  本文关键词：BP神经网络在钻孔测井资料分类识别杂卤石中的研究

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【摘要】：以BP神经网络理论和测井解释为基础,测井数据作为输入,构建神经网络模型。对川中地区下中三叠统杂卤石层做精细识别,将识别结果与录井资料对比,正确率达到86.3%,在改变约束条件的情况下正确率达到97.7%,识别效果好;以杂卤石含量高低对测井响应值的影响程度不同为依据,构建杂卤石层分类识别模型,模型识别正确率达到82.51%,能较为准确且快速地识别出杂卤石层、石膏质杂卤石层和杂卤石膏岩层,与常规测井解释方法相比具有明显优势。结果表明,将BP神经网络运用到钾矿勘探中具有良好前景。
【作者单位】： 西南石油大学地球科学与技术学院;西南石油大学机电工程学院;中国石化中原油田分公司;川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司;中国石油新疆油田分公司石西油田作业区;中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院;
【关键词】： 杂卤石 BP神经网络模型 分类识别 测井响应
【基金】：国家自然科学基金项目(41372103) 国家重点基础研究发展计划项目(2011CB403002)
【分类号】：P631.81;P619.211
【正文快照】： 5.中国石油新疆油田分公司石西油田作业区,新疆克拉玛依834000;6.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院,新疆克拉玛依834000)报(自然科学版),2016,40(4):66-72.CHEN Kegui,LIU Li,CHEN Yuanyuan,et al.Research on classification and discrimination of polyhalite with dri

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