BP神经网络在钻孔测井资料分类识别杂卤石中的研究

• 作者: 刘利 王刚 陈愿愿 陈科贵 韦航
• 来源期刊: 中国石油大学学报(自然科学版)
• 关键词: 杂卤石 BP神经网络模型 分类识别 测井响应
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 石油地质与勘查工程
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: P588.247
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5005.2016.04.008

摘要

以BP神经网络理论和测井解释为基础,测井数据作为输入,构建神经网络模型.对川中地区下中三叠统杂卤石层做精细识别,将识别结果与录井资料对比,正确率达到86.3％,在改变约束条件的情况下正确率达到97.7％,识别效果好;以杂卤石含量高低对测井响应值的影响程度不同为依据,构建杂卤石层分类识别模型,模型识别正确率达到82.51％,能较为准确且快速地识别出杂卤石层、石膏质杂卤石层和杂卤石膏岩层,与常规测井解释方法相比具有明显优势.结果表明,将BP神经网络运用到钾矿勘探中具有良好前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈科贵	西南石油大学地球科学与技术学院	53	359	11.0	15.0
2	王刚	中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院	186	824	15.0	22.0
3	刘利	西南石油大学机电工程学院	4	11	2.0	3.0
7	陈愿愿		4	20	3.0	4.0