石油物探
石油物探
석유물탐
GEOPHYSICAL PROSPECTING FOR PETROLEUM
2009年
1期
53-56
,共4页
张平%潘保芝%张莹%王鹏%董瑞新
張平%潘保芝%張瑩%王鵬%董瑞新
장평%반보지%장형%왕붕%동서신
火成岩储层%自组织神经网络%结构参数%测井资料%岩性识别
火成巖儲層%自組織神經網絡%結構參數%測井資料%巖性識彆
화성암저층%자조직신경망락%결구삼수%측정자료%암성식별
火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制.为此,基于自组织神经网络(SOM网络)的结构和原理,在松辽盆地南部利用实际测井资料建立了火成岩样本数据集;利用SOM网络对样本数据集进行了训练,得到了数据集的聚类结果;讨论了SOM网络的标准化方式、结构参数和测井曲线对聚类结果的影响,认为利用正态标准化方法、选择合适的结构参数和测井曲线,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对火成岩井段测井资料进行了岩性识别,获得了较好的效果.
火成巖儲層巖性複雜,識彆難度大,噹已知地層信息較少時,傳統的交會圖和有鑑督神經網絡(如BP神經網絡)等方法在識彆巖性時會受到一定限製.為此,基于自組織神經網絡(SOM網絡)的結構和原理,在鬆遼盆地南部利用實際測井資料建立瞭火成巖樣本數據集;利用SOM網絡對樣本數據集進行瞭訓練,得到瞭數據集的聚類結果;討論瞭SOM網絡的標準化方式、結構參數和測井麯線對聚類結果的影響,認為利用正態標準化方法、選擇閤適的結構參數和測井麯線,以樣本數據集的聚類結果作為分類基礎,對火成巖井段測井資料進行瞭巖性識彆,穫得瞭較好的效果.
화성암저층암성복잡,식별난도대,당이지지층신식교소시,전통적교회도화유감독신경망락(여BP신경망락)등방법재식별암성시회수도일정한제.위차,기우자조직신경망락(SOM망락)적결구화원리,재송료분지남부이용실제측정자료건립료화성암양본수거집;이용SOM망락대양본수거집진행료훈련,득도료수거집적취류결과;토론료SOM망락적표준화방식、결구삼수화측정곡선대취류결과적영향,인위이용정태표준화방법、선택합괄적결구삼수화측정곡선,이양본수거집적취류결과작위분류기출,대화성암정단측정자료진행료암성식별,획득료교호적효과.
