【摘 要】
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由于海上钻井取芯较少,所以东海陆架盆地丽水—椒江凹陷古新统月桂峰组地层沉积微相识别存在局限.运用概率神经网络对研究区进行沉积微相识别.首先,通过地震相-沉积相响应分
【机 构】
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中国科学院地质与地球物理研究所油气资源研究重点实验室,中国科学院大学,内蒙古科技大学数理与生物工程学院
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由于海上钻井取芯较少,所以东海陆架盆地丽水—椒江凹陷古新统月桂峰组地层沉积微相识别存在局限.运用概率神经网络对研究区进行沉积微相识别.首先,通过地震相-沉积相响应分析和测井曲线主成分分析,发现研究区地震相和沉积相之间存在耦合对应关系,因此选择地震相作为概率神经网络输入项中的范畴自变量参数,同时提取出能对沉积微相区分较好的自然伽马、自然电位、声波时差、密度测井、补偿中子、井径测井曲线值作为概率神经网络输入项的数值自变量；然后,选用2 199个学习样本对神经网络进行训练,经过65次试验,搜索出变量的最佳平滑因
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