应用粗集神经网络系统识别火山岩岩性

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• 责任者：金明玉^c大庆油田有限责任公司勘探开发研究院^d1968^f工程师 ; 文政 ; 赵志伟
• 刊名：大庆石油地质与开发
• 出版年：2011
• 卷期：30^b3总145
• 关键词：测井曲线 ; BP神经网络系统 ; 火山岩20^a储层评价 ; 算法21^a松辽平原30^a粗集理论 ; 岩性识别
• 页码：159～163
• 索书号：P452.06/108-1
• 图表：^c表5参10插图
• 分类号：2100,0831
• 文摘期号：2011/12

摘要

针对火山岩岩性复杂、识别难度大的问题，应用粗集神经网络系统及测井资料开展了火山岩岩性识别。首先，根据粗集理论对测井信息进行优化约简，然后利用优化后的信息建立样本集，采用LM算法的BP神经网络进行学习。运用优化的特征参数和训练好的BP神经网络对火山岩岩性进行识别的结果表明，该方法具有快速、稳定的优点，识别准确率较高。