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基于PNN神经网络的多属性预测密度曲线方法

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摘要 地震反演中密度曲线是必不可少的测井曲线之一,密度曲线受井壁垮塌的影响严重失真,或井本身缺少密度测井,这对后续的地震反演造成了很大的不利影响"。步聪递归优选属性,神经网络提高准确率"方法,通过对与密度曲线相关的测井曲线和地震数据体进行相关对比,优选最佳匹配属性集,在初步计算密度曲线的基础上,运用PNN神经网络方法进一步提高曲线预测的准确性。从预测结果看,预测结果吻合率达到了93%,为后续的地震反演提供了高质量的密度曲线。
作者 鞠林波
出处 《国外测井技术》 2012年第3期30-33,共4页 World Well Logging Technology
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