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基于PCA-BP神经网络的非常规储层岩性识别研究
  • 510
  • 作者

    胡嘉良高玉超余继峰卢磊张鸿君杨子群

  • 单位

    山东科技大学地球科学与工程学院兖矿东华建设有限公司地矿建设分公司

  • 摘要
    岩性识别一直是储层测井解释的关键问题和难点之一。针对常规测井岩性识别准确率不高的状况,在分析测井资料的基础上,以Matlab为平台研究了基于主成分分析的PCA-BP神经网络,并以济阳坳陷非常规储层实际测井资料为样本,通过设计算法步骤进行了实验仿真。由仿真结果得出非常规储层岩性识别率为95.8%,高于BP神经网络,PCA-BP神经网络有效提高了识别率和运行速度。经过对济阳坳陷钻井的岩性识别表明,该岩性识别方法可行并具有实用价值。
  • 关键词

    非常规储层济阳坳陷岩性识别主成分分析BP神经网络

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(41472092)；
  • 相关文章

    [1]聚类和判别分析在测井岩性识别中的应用

    [2]测井沉积学研究进展

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