利用人工智能技术进行裂缝识别研究

• 作者: 张吉昌 邢玉忠 郑丽辉
• 来源期刊: 测井技术
• 关键词: 裂缝识别 神经网络 成像测井 天然裂缝 人工智能 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 处理解释
• 页码范围: 52-54
• 页数: 3页
• 分类号: O159|TE122.23
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1338.2005.01.016

摘要

利用神经网络(ANN)技术结合模糊逻辑的方法进行井筒周围的裂缝密度分布状况的研究,在裂缝识别过程中以测井资料(中子孔隙度、体积密度、声波时差、深浅侧向电阻率、自然伽马能谱)的综合组合作为ANN网络的输入参数,利用成像测井解释和岩心描述的裂缝密度作为输出参数,应用BP运算法则和作用函数构成训练模型.该方法除了可以进行单井裂缝的识别外,也可对一组井眼数据进行预测,由此可以得到某一研究区内裂缝带的纵向分布特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张吉昌		5	53	3.0	5.0
5	邢玉忠		5	65	5.0	5.0
9	郑丽辉	辽河油田分公司勘探开发研究院	4	49	4.0	4.0