BP神经网络在钻孔测井资料分类识别杂卤石中的研究

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.

关键词：杂卤石、BP神经网络模型、分类识别、测井响应

所属期刊栏目：40

分类号：P588.247(岩石学)

资助基金：国家自然科学基金项目41372103;国家重点基础研究发展计划项目2011CB403002

在线出版日期：2016-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：66-72