基于BP神经网络的测井相分析及沉积相识别

• 作者: 吴灿灿 李壮福
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 测井相分析 沉积相 识别
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 煤田物探
• 页码范围: 68-71
• 分类号: P631
• 字数: 3164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2012.01.016

摘要

测井相分析是研究地层沉积相的一种手段.利用基于BP神经网络的测井相分析进行沉积相识别研究,首先将已知地区地层剖面划分为有限的测井相,通过对岩心及其对应的沉积相进行研究,用数学方法及知识推理确定各个测井相到沉积相的映射转换关系,并利用这种关系,建立沉积相库.在此基础上,运用MATLAB中的工具箱建立BP神经网络模型,把已知沉积相的测井曲线特征作为样本进行训练学习,并将提取的测井曲线特征进行分类识别,从而确定地层的沉积相.应用表明,BP神经网络能够快速完成沉积相识别,可靠性较高,可以用于测井相分析及沉积相研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李壮福	中国矿业大学资源与地球科学学院	48	697	12.0	25.0
2	吴灿灿	中国矿业大学资源与地球科学学院	10	34	2.0	5.0