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摘要:
测井资料中包含丰富的地层岩性信息,是岩性分析的基础资料.数理统计等传统方法难以准确地反映测井资料与地层岩性的非线性映射关系,而具有分布处理、自学习、自组织和高度非线性的神经网络能够较好地解决这个问题.将径向基神经网络应用到测井资料岩性识别中,结合准噶尔盆地某井的实际测井资料和岩性剖面资料,建立基于径向基神经网络的岩性识别模型.实际应用表明,径向基神经网络可以用来进行岩性识别,收敛速度快,且识别正确率较高.
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文献信息
篇名 基于径向基神经网络的测井资料岩性识别
来源期刊 重庆科技学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 径向基神经网络 测井资料 岩性识别
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-9,12
页数 3页 分类号 TE357
字数 1696字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1980.2008.03.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈潮 21 77 6.0 7.0
2 魏茂安 胜利油田钻井工艺研究院信息中心 11 183 6.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
径向基神经网络
测井资料
岩性识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆科技学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1980
50-1174/N
大16开
重庆大学城
1995
chi
出版文献量(篇)
4247
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8
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