应用神经网络模式识别技术进行测井沉积学研究

• 作者: 张福明 李洪奇 赵晓燕 邵才瑞
• 来源期刊: 石油勘探与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模式识别 测井 沉积微相解释
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 济阳坳陷古近系沉积体系与油气运聚机理研究论文专辑
• 页码范围: 121-123
• 页数: 3页
• 分类号: TE132.1
• 字数: 3535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0747.2003.03.033

摘要

将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于测井沉积学解释中,可以实现井剖面沉积环境的连续自动解释,大大提高解释精度和工作效率.在确定济阳坳陷车镇凹陷关键井8种主要沉积相及测井响应模式的基础上,从测井曲线中提取出10种具有较明确地质意义的特征参数,在岩心观察以及地区经验的基础上优选指示沉积相灵敏性较好的曲线组合,基于神经网络模式识别技术进行井剖面沉积微相自动解释.采用自行开发的软件解释了40余口井的沉积微相,取得了较好的效果.该软件适用于具有一定区域背景知识和地质解释经验的人员.图3表2参16

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪奇		16	237	9.0	15.0
2	邵才瑞		14	182	8.0	13.0
3	张福明		14	158	8.0	12.0
4	赵晓燕		1	20	1.0	1.0