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为了解决石油测井中水泥胶结质量识别误差大的问题,采用改进的双发双收补偿式声波测井仪进行声幅测量,综合利用首波幅度信息来消除仪器的倾斜偏心、泥浆对声信号的衰减以及仪器灵敏度变化等引起的不可避免的误差.研究并阐述了优越于统计识别方法的带有非线性连接权的神经网络方法,能使2层神经网络具有3层BP网络的功能,且消除了隐含层的麻烦,并简化了运算、提高了运行速度.在具体应用中,先进行声幅刻度以全面取得合格样本,再构造神经网络进行学习训练以得到非线性权值和阈值等参数,然后在测井过程中自动进行水泥胶结质量的识别.通