【摘 要】
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将神经网络用于石油测井资料岩性识别。在对主要分层曲线做分层直方化处理、聚类并层处理、归一化处理之后,利用FTART2神经网络对测井数据进行学习,从而预测未知地层的岩性。
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,北京地球软件技术开发公司,
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将神经网络用于石油测井资料岩性识别。在对主要分层曲线做分层直方化处理、聚类并层处理、归一化处理之后,利用FTART2神经网络对测井数据进行学习,从而预测未知地层的岩性。实验结果表明,FTART2在实用效果上明显优于该领域目前常用的D-BP算法。
Applying Neural Network to Lithologic Well Logging Data Identification. After stratified stratification, clustering and layering of the main stratification curve, normalized the data, and then used FTART2 neural network to learn well logging data to predict the lithology of unknown strata. Experimental results show that FTART2 is significantly better than the D-BP algorithm commonly used in this field.
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