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上传时间: 2020-04-26
详细说明：岩性识别是对地层认识及储层参数求解的基础,受沉积环境复杂性和非均质性影响,传统岩性识别方法已不能满足实际生产需要。针对传统识别方法容错能力差、自动化程度低和解释精度低的问题,通过应用神经网络自主学习预测分析手段,对比分析当下几种流行的岩性识别方法,选出更为适合现场实用的方法应用到随钻测井系统中。经研究发现,在预测方法及测井曲线相同的情况下,获得标准层段训练样本越多,准确率越高。通过对比得出结果:PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、识别准确率高、训练识别用时最短,在获取较少测井资料信息时,仍能保持较高的识别水平。
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