改进的BP神经网络在石油测井解释中的应用

• 作者: 张国英 王娜娜 王明君
• 来源期刊: 北京石油化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 测井解释 物性参数 孔隙度
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2539字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-2565.2008.01.004

摘要

通过修正系统误差改进了传统的BP算法,改进后的BP算法具有收敛速度快的特点.在此基础上,利用多种测井解释数据及岩心分析资料作为网络训练样本,通过网络的训练、学习,建立了BP网络孔隙度模型,并利用该模型预测该地区新井的孔隙度值,实验证明用该模型进行孔隙度预测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国英		25	408	13.0	19.0
2	王娜娜		2	62	2.0	2.0
3	王明君	中国地质科学院矿产资源研究所	19	346	10.0	18.0