基于元素组成的多层感知器神经网络岩性识别

摘要

利用元素俘获谱测井法得到的主要造岩元素信息,区分被测地层的岩性成因大类属性.通过收集、分析大量的沉积岩和岩浆岩的主要造岩元素含量实测数据,构建并训练多层感知器人工神经网络模型,最终得到了利用岩石主要元素组成数据区分样品本身岩性成因的—种方法.模型通过完全不参与人工神经网络构建与训练的实测数据测试,平均分类准确率达到94％以上,在元素俘获谱测井岩性解释方面具有较好的应用前景.