改进的神经网络算法及其在油层识别中的应用

• 作者: 周云才 孙开琼
• 来源期刊: 石油机械
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络算法 油气识别 解释模型 录井
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 28-29
• 页数: 2页
• 分类号: TE9
• 字数: 1714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4578.2004.03.011

摘要

利用BP人工神经网络建立了油气水层的解释模型,给出了改进的BP训练算法,应用这种神经网络油气水层解释模型适时评价了新井106层数据,经试油验证22层,其中19层符合,解释符合率为86.3%,网络模型识别率为100%;在同样精度下,改进算法学习时间是BP算法的47%,且系统稳定.改进的神经网络算法是一种有效综合解释油气水层的新方法,具有学习、记忆、自适应等功能,可最大限度地综合运用多项原始资料,具有其他解释方法不可比拟的优点,为录井综合解释提供了一条切实可行的新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云才	长江大学计算机科学学院	34	53	4.0	5.0
2	孙开琼	长江大学理学院	1	10	1.0	1.0