【摘 要】
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利用神经网络(ANN)技术结合模糊逻辑的方法进行井筒周围的裂缝密度分布状况的研究,在裂缝识别过程中以测井资料(中子孔隙度、体积密度、声波时差、深浅侧向电阻率、自然伽马
【机 构】
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中国矿业大学,中国地质大学,辽河油田分公司勘探开发研究院
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利用神经网络(ANN)技术结合模糊逻辑的方法进行井筒周围的裂缝密度分布状况的研究,在裂缝识别过程中以测井资料(中子孔隙度、体积密度、声波时差、深浅侧向电阻率、自然伽马能谱)的综合组合作为ANN网络的输入参数,利用成像测井解释和岩心描述的裂缝密度作为输出参数,应用BP运算法则和作用函数构成训练模型。该方法除了可以进行单井裂缝的识别外,也可对一组井眼数据进行预测,由此可以得到某一研究区内裂缝带的纵向分布特征。
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