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用自组织神经网络自动识别岩相  
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【英文篇名】 IDENTIFY LITHOFACIES AUTOMATICALLYUSING SELF-ORGANIZING NEURAL NETWORK
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【作者】 薛林福; 潘保芝;
【英文作者】 Xue Linfu; Pan Baozhi(Changchun University of Science and Technology; Changchun 130026);
【作者单位】 长春科技大学地球科学学院; 长春科技大学地球探测与信息技术学院;
【文献出处】 长春科技大学学报 , JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, 编辑部邮箱 1999年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 自组织神经网络; 岩相; 自动识别; 测井资料;
【英文关键词】 self-organizing neural network; lithofacies; automatic identification; log data;
【摘要】 BP神经网络技术以其强大的学习能力已广泛应用于许多领域,取得了很好效果。但当不具备已知样本时,该技术很难应用。本文采用改进的自组织神经网络,对测井资料进行自动岩相识别,并在松辽盆地进行了实际应用。通过与已知资料对比,证实该方法是一种有效的岩相自动识别方法,具有良好的应用前景。
【英文摘要】 Back propagation neural network technique has been applied to many areas due to itspowerful capacity of learning and achieved good results. When there is no known samples for learning,the technique can not be applied successfully. The paper applied the self--organizing neural network toidentify automatically lithology from log data. The method was applied to Songliao basin and it is verified by comparing with the known lithology column in some real wells that the technique is successful for lithology identi...
【基金】 博士点基金!9418701; 国家自然科学基金!4989419
【分类号】 TE19
【正文快照】 0引言准确地确定岩相和岩相序列是盆地分析的基础,是重建盆地演化历史的关键,也是油气盆地储层评价的重要内容。钻孔中的测井资料是地层多种物理参数的井中测量结果,从多个侧面反映了地层的特征。与取芯等资料相比,测井资料具有大量、连续及原位测量的特点。因此利用测井?

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