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利用人工神经网络技术根据测井曲线形态特征识别沉积环境 被引量:2

RECOGNITION OF DEPOSI-TIONAL ENVIRONMENT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TECHNOQUI
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摘要 介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法,研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络(ANN)模型,并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明,用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的,并有较好的符合率。 This paper introduces the method of picking-up features of well logging curves on computer and the ANN model for identification of lithology and depositional environment according to features taken from well logs. And a relevant computer program is established on SUN work-station. The application results show that ANN model is useful to identify lithology and depositional environment which gives a good match.
机构地区 石油大学
出处 《中国海上油气(地质)》 1995年第6期414-420,共7页 China Offshore Oil and Gas(Geology)
基金 国家“八五”攻关项目
关键词 人工神经网络 测井曲线 形态特征 识别 沉积环境 岩性 油气地质 artificial neural lithology depositional environment logging curves
  • 相关文献

参考文献2

  • 1焦李成.神经网络系统理论[M]西安电子科技大学出版社,1990.
  • 2黄智辉.地球物理测井资料在分析沉积环境中的应用[M]地质出版社,1986.

同被引文献17

引证文献2

二级引证文献8

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