利用人工智能技术进行裂缝识别研究

摘要：

利用神经网络(ANN)技术结合模糊逻辑的方法进行井筒周围的裂缝密度分布状况的研究,在裂缝识别过程中以测井资料(中子孔隙度、体积密度、声波时差、深浅侧向电阻率、自然伽马能谱)的综合组合作为ANN网络的输入参数,利用成像测井解释和岩心描述的裂缝密度作为输出参数,应用BP运算法则和作用函数构成训练模型.该方法除了可以进行单井裂缝的识别外,也可对一组井眼数据进行预测,由此可以得到某一研究区内裂缝带的纵向分布特征.

关键词：裂缝识别、神经网络、成像测井、天然裂缝、人工智能、模糊逻辑

所属期刊栏目：29

分类号：O159;TE122.23(代数、数论、组合理论)

在线出版日期：2005-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：52-54