【摘 要】
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以BP神经网络理论和测井解释为基础,测井数据作为输入,构建神经网络模型。对川中地区下中三叠统杂卤石层做精细识别,将识别结果与录井资料对比,正确率达到86.3%,在改变约束条
【机 构】
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西南石油大学地球科学与技术学院,西南石油大学机电工程学院,中国石化中原油田分公司,川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司,中国石油新疆油田分公司石西油田作业区,中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院,
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以BP神经网络理论和测井解释为基础,测井数据作为输入,构建神经网络模型。对川中地区下中三叠统杂卤石层做精细识别,将识别结果与录井资料对比,正确率达到86.3%,在改变约束条件的情况下正确率达到97.7%,识别效果好;以杂卤石含量高低对测井响应值的影响程度不同为依据,构建杂卤石层分类识别模型,模型识别正确率达到82.51%,能较为准确且快速地识别出杂卤石层、石膏质杂卤石层和杂卤石膏岩层,与常规测井解释方法相比具有明显优势。结果表明,将BP神经网络运用到钾矿勘探中具有良好前景。
Based on BP neural network theory and logging interpretation, logging data is taken as input to construct neural network model. The recognition accuracy of the middle-Triassic polyhalite layer in the middle of Sichuan Basin was finely identified, the recognition rate was 86.3% compared with logging data, and the correct rate was 97.7% under the condition of changing constraints. Based on the different degree of influence of the content of halite on the logging response, the classification of polyhalite layer is established, and the accuracy of model identification is 82.51%. It can identify the polyhalite layer, gypsum heteroaromatic Stones and heteroaromatic gypsum formations have distinct advantages over conventional logging interpretation methods. The results show that the application of BP neural network to prospecting of potash has a good prospect.
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