基于MATLAB神经网络的岩性识别  

Identification of Lithology Based on MATLAB Neural Networks

作　　者：金明霞[1] 张超谟[1] 刘小梅 

机构地区：[1]江汉石油学院地球物理系,湖北荆州434023 [2]中海石油研究中心开发设计研究院,北京101149

出　　处：《江汉石油学院学报》2003年第4期81-83,共3页Journal of Jianghan Petroleum Institute

基　　金：国石油天然气集团公司"九五"攻关项目(970306-04)

摘　　要：利用MATLAB工具箱中的快速BP算法来训练神经网络,并用神经网络来进行测井资料的岩性识别。通过对已知井段测井教据进行学习,来预测同一地区其他井段的岩性。实验结果表明,MATLAB工具箱中的快速BP算法具有很高的实用价值。A fast BP algorithm in MATLAB toolbox is used to train neural networks, the neural networks are used for lithological identification of well logs. Through learning the logging data from a known well section, the lithology from other unknown wells in the same are-a is predicted. Experimental results indicate that the fast BP algorithm in MATLAB toolbox has very high practical value.

关 键 词：MATLAB 快速BP算法 神经网络 岩性识别 测井数据 

分 类 号：P631.84[天文地球—地质矿产勘探]