神经网络方法在岩性识别中的应用  

THE LITHOLOGY DISCRIMINATION WITHNEURAL NETWORK METHOD

作　　者：马英杰[1] 周蓉生[1] 

机构地区：[1]成都理工大学,四川成都610059

出　　处：《物探化探计算技术》2004年第3期220-223,共4页Computing Techniques For Geophysical and Geochemical Exploration

基　　金：核工业地质局地质科技资助项目"可地浸砂岩型铀矿地球物理测井工作站研究"。

摘　　要：在可地浸砂岩型铀矿测井工作中,铀矿地球物理测井方法提供了电阻率、密度、声波等多种地球物理参数。通过采用神经网络方法,利用上述参数,进行钻孔岩性识别的有关研究,确定了B-P网络结构及算法,并进行了初步应用和对比。The well logging explanation for the uranium deposits of leaching sandstone-type need to distinguish the lithology. Based upon the multi-parameters about resistivity, density, sonic wave and so on, we select a three-layer B-P network and adopt advanced B-P algorithm to finish the lithology discrimination. This method has been applied in a testing area.

关 键 词：神经网络方法 岩性识别 铀矿测井 B-P算法 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TD868[自动化与计算机技术—控制科学与工程]