基于BP神经网络的测井岩性识别方法研究

煤层识别是煤田测井的基础性工作,本文利用BP神经网络实现煤层自动化识别。结果表明,利用常规测井曲线建立岩性识别BP神经网络具有很好的适用性。若岩性识别结果连续且稳定则无需进行校正;岩性识别结果中,厚度超过0.5m的岩层均进行划分,若出现厚层夹杂不连续的厚度不超过0.5m的岩层或者分类重叠地层的厚度不超过0.5m时,则应当将其并入相邻厚层。