应用人工神经网络确定声波孔隙度

摘要：

利用声波测井获得的时差求取地层孔隙度是石油测井解释中一项重要任务,传统的方法主要是利用Wyllie实验得到的时间平均公式以及其改进形式或经验公式,均为统计学方法,在具体应用上是很不方便的.优越于统计学理论的人工神经网络方法具有高度的自学习、自适应和抗干扰性等优点,采用带有非线性连接权的二层前馈神经网络能够取代三层BP网络的功能,实际应用表明,应用神经网络能够很好地确定声波孔隙度.

关键词：人工神经网络、非线性连接权、声波孔隙度

所属期刊栏目：25

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中国石油天然气集团公司资助项目2000206-2

在线出版日期：2004-05-14（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：716-718