石油机械
石油機械
석유궤계
CHINA PETROLEUM MACHINERY
2004年
3期
28-29
,共2页
神经网络算法%油气识别%解释模型%录井
神經網絡算法%油氣識彆%解釋模型%錄井
신경망락산법%유기식별%해석모형%록정
利用BP人工神经网络建立了油气水层的解释模型,给出了改进的BP训练算法,应用这种神经网络油气水层解释模型适时评价了新井106层数据,经试油验证22层,其中19层符合,解释符合率为86.3%,网络模型识别率为100%;在同样精度下,改进算法学习时间是BP算法的47%,且系统稳定.改进的神经网络算法是一种有效综合解释油气水层的新方法,具有学习、记忆、自适应等功能,可最大限度地综合运用多项原始资料,具有其他解释方法不可比拟的优点,为录井综合解释提供了一条切实可行的新途径.
利用BP人工神經網絡建立瞭油氣水層的解釋模型,給齣瞭改進的BP訓練算法,應用這種神經網絡油氣水層解釋模型適時評價瞭新井106層數據,經試油驗證22層,其中19層符閤,解釋符閤率為86.3%,網絡模型識彆率為100%;在同樣精度下,改進算法學習時間是BP算法的47%,且繫統穩定.改進的神經網絡算法是一種有效綜閤解釋油氣水層的新方法,具有學習、記憶、自適應等功能,可最大限度地綜閤運用多項原始資料,具有其他解釋方法不可比擬的優點,為錄井綜閤解釋提供瞭一條切實可行的新途徑.
이용BP인공신경망락건립료유기수층적해석모형,급출료개진적BP훈련산법,응용저충신경망락유기수층해석모형괄시평개료신정106층수거,경시유험증22층,기중19층부합,해석부합솔위86.3%,망락모형식별솔위100%;재동양정도하,개진산법학습시간시BP산법적47%,차계통은정.개진적신경망락산법시일충유효종합해석유기수층적신방법,구유학습、기억、자괄응등공능,가최대한도지종합운용다항원시자료,구유기타해석방법불가비의적우점,위록정종합해석제공료일조절실가행적신도경.
