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人工神经网络在测井资料参数估算中的应用
引用本文:孙致学,郭春华,孙治雷.人工神经网络在测井资料参数估算中的应用[J].桂林工学院学报,2004,24(3):282-285.
作者姓名:孙致学  郭春华  孙治雷
作者单位:1. 成都理工大学,能源学院,四川,成都,610059
2. 四川理工学院,四川,自贡,64300
3. 成都理工大学,地球科学学院,四川,成都,610059
基金项目:国家科技攻关项目二级专题(96-111-02-04-01)
摘    要:利用人工神经网络(BP网络)的原理对测井资料进行了解释,建立了测井解释的BP神经网络模型,对BP网络进行了改进,提高了收敛速度,并防止陷入局部极小.利用多种测井数据及岩芯描述资料作为网络模型的学习样本,通过网络的学习、训练,建立了测井解释的神经网络模型.以渗透率的计算为例,应用此模型定量计算了川西某气田多口井的渗透率值,其解释结果及精度均令人满意,取得了良好的实际应用效果。

关 键 词:人工神经网络  测井资料  网络模型  渗透率
文章编号:1006-544X(2004)03-0282-04
修稿时间:2003年9月10日

Application of artificial neural networks for well-log informatiom estimation
SUN Zhi-xue,GUO Chun-hua,SUN Zhi-lei.Application of artificial neural networks for well-log informatiom estimation[J].Journal of Guilin University of Technology,2004,24(3):282-285.
Authors:SUN Zhi-xue  GUO Chun-hua  SUN Zhi-lei
Affiliation:SUN Zhi-xue~1,GUO Chun-hua~2,SUN Zhi-lei~3
Abstract:The principle of artificial neural network is utilized to interpret the well-log information and establish the model of ANN for interpretation of well-log information.The BP is improved for convergence speed and to avoid local optimization.The advanced neural network is employed to establish the network model for log interpretation.Various log data and core information are used in interpretation model of neural network by practice.Log data of several gas wells in west Sichuan area are interpreted by this model with accuracy and good application.
Keywords:artificial neural network  well-log informatiom  network model  permeability
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