基于BP神经网络的岩石可钻性测井计算研究

• 作者: 刘之的 夏宏泉 石晓兵 陈平 霍进杰
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 岩石可钻性 BP神经网络 回归分析 测井资料
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 测井应用
• 页码范围: 148-150，157
• 页数: 4页
• 分类号: TE122|TE321
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2004.02.016

摘要

利用测井资料求取岩石的可钻性是一种简便可行的途径.常规的岩石可钻性测井预测模型都是基于回归分析而建立起来的,形式简单,精度不高.介绍了一种基于BP神经网络利用测井资料求取岩石可钻性的实用方法.该方法从测井信息与岩石可钻性的内在关系出发,选用与岩石可钻性密切相关的多个测井参数,通过BP神经网络技术建立利用测井资料准确求取岩石可钻性的数学模型;将该方法用于SC油田DU4井等多口井的测井资料处理中,为邻井及时提供了较为准确的地层岩石可钻性剖面,也为该区的新井钻头选型提供了较好的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏宏泉		146	1109	19.0	25.0
2	石晓兵		54	484	13.0	19.0
3	陈平		86	1047	18.0	27.0
4	刘之的		31	357	13.0	18.0
5	霍进杰		1	15	1.0	1.0