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改进的BP神经网络在石油测井解释中的应用
改进的BP神经网络在石油测井解释中的应用
来源 :北京石油化工学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:welletboy
【摘 要】
:
通过修正系统误差改进了传统的BP算法,改进后的BP算法具有收敛速度快的特点。在此基础上,利用多种测井解释数据及岩心分析资料作为网络训练样本,通过网络的训练、学习,建立了BP网
【作 者】
:
王娜娜
张国英
王明君
【机 构】
:
北京化工大学,北京石油化工学院,中国地质科学院矿产资源研究所
【出 处】
:
北京石油化工学院学报
【发表日期】
:
2008年1期
【关键词】
:
BP神经网络
测井解释
物性参数
孔隙度
BP neural networks
well-log interpretation
physical param
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通过修正系统误差改进了传统的BP算法,改进后的BP算法具有收敛速度快的特点。在此基础上,利用多种测井解释数据及岩心分析资料作为网络训练样本,通过网络的训练、学习,建立了BP网络孔隙度模型,并利用该模型预测该地区新井的孔隙度值,实验证明用该模型进行孔隙度预测是可行的。
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