应用BP神经网络方法区分油水层

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测井解释的一项主要任务是区分油气水层 ,目前采用的方法主要是基于统计学理论的经验公式 ,因而或多或少存在一些不足。而人工神经网络方法具有高度自学、自适应和抗干扰等特点 ,能够有效地区分油水层。文章根据油水层物理特性 ,进行了BP算法改进。实际应用表明 ,其识别率远高于传统方法 ,效果令人满意。 One of the main tasks of well log interpretation is to distinguish between oil and gas reservoirs. The methods currently used are mainly empirical formulas based on statistical theory, so some deficiencies exist. The artificial neural network method is highly self-learning, adaptive and anti-interference characteristics, can effectively distinguish the oil-water layer. According to the physical characteristics of oil and water layer, the paper improves BP algorithm. Practical application shows that its recognition rate is much higher than the traditional method, the effect is satisfactory.
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