神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用

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本文综合应用人工神经网络和分形几何等最新的模式识别数学方法,遵循地质家的思维方式,进行了测井资料沉积微相解释方法研究;并在工作站上开发了人机联作解释软件。将工作站系统在运算速度、人机交互及图件制作方面的优势与解释人员的经验和推理判断能力有机地结合起来,为测井资料沉积微相解释提供了新的技术手段和良好的计算机辅助工具。将其应用于辽河油田长北地区,对18口井的沙海组上段~阜新组下段进行了沉积微相连续解释,取得了良好效果。 In this paper, the latest pattern recognition mathematics methods such as artificial neural network and fractal geometry are applied to follow the way of thinking of geologists, and the method of interpreting sedimentary microfacies of well logging data is researched. A man-machine cooperative interpretation software is developed on the workstation. Combining the advantages of workstations in computing speed, man-machine interaction and drawing production with the interpreter’s experience and reasoning ability, it provides new technical means and good computer aided tool. Applying this technique to the Changbei area of ​​Liaohe Oilfield, the sedimentary microfacies of the Upper Member of the Shahai Formation and the lower member of Fuxin Formation of 18 wells were continuously explained, and good results were obtained.
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