基于神经网络的LM算法预测储层声波孔隙度

• 作者: 郭巧占
• 来源期刊: 石油钻采工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 声波孔隙度 神经网络 LM算法 BP算法
• 年，卷（期）: 2007,（z1）
• 所属期刊栏目: 技术之窗
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TE122.23
• 字数: 3348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7393.2007.z1.029

摘要

精确确定储层的声波孔隙度是测井解释中的一个难题.传统方法在使用时的局限性,提出基于神经网络的LM算法预测储层的声波孔隙度.其主要步骤包括样本的选取与预处理,网络结构的设计,基于Matlab神经网络工具箱编程实现的LM算法的网络训练、声波孔隙度预测.经与BP算法比较,该算法迭代速度快且计算精度高,能较准确地实现声波孔隙度的预测任务.