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改进的BP神经网络在石油测井解释中的应用

The Application of Improved BP ANN in Oil Well-log Interpretation

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【作者】 王娜娜张国英王明君

【Author】 Wang Nana1 Zhang GuoYing2 Wang MingJun3(1.Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029;2.Beijing Institute of Petro-chemical Technology,Beijing 102617;3.Institute of Mineral Resources Chinese Academy of Geological Sciences,Beijing 100037)

【机构】 北京化工大学北京石油化工学院中国地质科学院矿产资源研究所 北京100029北京102617北京100037

【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。

【Abstract】 BP algorithm was improved by fixing the system error,and the improved algorithm of BP has a fast convergence speed.Based on the improved BP algorithm,the porosity model is established after the network training by using a variety of logging and core analysis data as training samples.The porosity model is used to forecast the porosity of new log data in this area,and the results show that this porosity model is feasible.

  • 【文献出处】 北京石油化工学院学报 ,Journal of Beijing Institute of Petro-Chemical Technology , 编辑部邮箱 ,2008年01期
  • 【分类号】P631.81
  • 【被引频次】33
  • 【下载频次】430
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