基于径向基神经网络的测井资料岩性识别

陈潮; 魏茂安

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基于径向基神经网络的测井资料岩性识别

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测井资料中包含丰富的地层岩性信息,是岩性分析的基础资料.数理统计等传统方法难以准确地反映测井资料与地层岩性的非线性映射关系,而具有分布处理、自学习、自组织和高度非线性的神经网络能够较好地解决这个问题.将径向基神经网络应用到测井资料岩性识别中,结合准噶尔盆地某井的实际测井资料和岩性剖面资料,建立基于径向基神经网络的岩性识别模型.实际应用表明,径向基神经网络可以用来进行岩性识别,收敛速度快,且识别正确率较高.

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来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2008年第3期|8-912|共3页
作者
陈潮; 魏茂安;
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作者单位

浙江警察学院,杭州,310053;

胜利油田钻井工艺研究院信息中心,东营,257017;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类提高采收率与维持油层压力（二次、三次采油）;
关键词
径向基神经网络; 测井资料; 岩性识别;

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