【摘 要】
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火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此,基于自组织神经网络(SOM网络)
【机 构】
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中国石油勘探开发研究院西北分院,吉林大学地球探测科学与技术学院,中国石油大庆石油管理局钻探集团测井公司
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火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此,基于自组织神经网络(SOM网络)的结构和原理,在松辽盆地南部利用实际测井资料建立了火成岩样本数据集;利用SOM网络对样本数据集进行了训练,得到了数据集的聚类结果;讨论了SOM网络的标准化方式、结构参数和测井曲线对聚类结果的影响,认为利用正态标准化方法、选择合适的结构参数和测井曲线,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对火成岩井段测井资料进行了岩性识别,获得了较好的效果。
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