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改进的BP神经网络在石油测井解释中的应用

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摘要

通过修正系统误差改进了传统的BP算法,改进后的BP算法具有收敛速度快的特点.在此基础上,利用多种测井解释数据及岩心分析资料作为网络训练样本,通过网络的训练、学习,建立了BP网络孔隙度模型,并利用该模型预测该地区新井的孔隙度值,实验证明用该模型进行孔隙度预测是可行的.

著录项

来源
《北京石油化工学院学报》 |2008年第1期|17-20|共4页
作者
王娜娜; 张国英; 王明君;
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作者单位

北京化工大学,北京,100029;

北京石油化工学院,北京,102617;

中国地质科学院矿产资源研究所,北京,100037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 测井解释; 物性参数; 孔隙度;

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