期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
神经网络法在变质岩岩性识别中的应用
被引量:
1
下载PDF
职称材料
导出
摘要
将神经网络方法引入到测井资料的处理和解释中,以辽河油田某取心井为实例,建立神经网络测井岩性识别模型,对混合花岗岩、混合片麻岩、角闪岩进行岩性识别预测。岩性识别正确率高达90%以上,说明了神经网络方法的有效性。
作者
朱澈
汪忠浩
胡志鹏
吴进波
机构地区
长江大学地球物理与石油资源学院
出处
《科技资讯》
2013年第5期96-96,共1页
Science & Technology Information
关键词
神经网络法
测井资料
变质岩
岩性识别
分类号
P631.84 [天文地球—地质矿产勘探]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
4
参考文献
3
共引文献
43
同被引文献
14
引证文献
1
二级引证文献
1
参考文献
3
1
赵杰,李春华.基于神经网络的两种岩性识别方法的研究[J].科学计算与信息处理,2009,309:138~140.
2
于代国,孙建孟,王焕增,陈伟中,李召成,张振成.
测井识别岩性新方法——支持向量机方法[J]
.大庆石油地质与开发,2005,24(5):93-95.
被引量:44
3
胡守仁.神经网络应用技术[M].国防科技大学出版社,1994.
二级参考文献
4
1
刘洪,钟大康,李文华,易俊,洪志琼.
支持向量机算法在地质录井中的应用[J]
.新疆石油地质,2004,25(5):535-537.
被引量:4
2
Vapic V. An Overview of Statistical Learning Theory [ J ] . IEEE Transaction on Neural Networks, 1999, 10 (5): 988-999.
3
Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory ( Second Edition) [M] . New York: Spinger-Verlag, 1999.
4
范训礼,戴航,张新家,戴冠中.
神经网络在岩性识别中的应用[J]
.测井技术,1999,23(1):50-52.
被引量:45
共引文献
43
1
金雪英.
徐家围子断陷沙河子组砂砾岩储层岩性测井识别方法[J]
.东北石油大学学报,2013,37(4):47-54.
被引量:10
2
李思辰.
基于组合测井数据成图辅助的测井数据综合解释[J]
.中国投资(中英文),2013(S1):111-111.
3
张丽华,潘保芝,单刚义,印长海.
线性降维映射方法识别火山岩岩性[J]
.物探化探计算技术,2007,29(2):112-114.
被引量:6
4
杨明合,翟应虎,韩福彬.
模糊概率理论在徐家围子深层火山岩岩性识别中的应用[J]
.石油地球物理勘探,2007,42(2):190-193.
被引量:9
5
李新虎.
基于不同测井曲线参数集的支持向量机岩性识别对比[J]
.煤田地质与勘探,2007,35(3):72-76.
被引量:15
6
石广仁.
支持向量机在裂缝预测及含气性评价应用中的优越性[J]
.石油勘探与开发,2008,35(5):588-594.
被引量:34
7
李洪奇,李雄炎,谭锋奇,郭海峰,于红岩.
基于数据挖掘技术的测井评价方法[J]
.测井技术,2009,33(1):16-21.
被引量:3
8
赵杰,李春华.
基于神经网络的两种岩性识别方法的研究[J]
.现代电子技术,2009,32(22):138-140.
被引量:2
9
苗洪波,马继明,唐振兴,毕广武,郑克艳.
模糊聚类在苏德尔特油田岩性识别中的应用[J]
.大庆石油地质与开发,2009,28(6):47-51.
被引量:4
10
张翔,肖小玲,严良俊,胡文宝.
基于模糊支持向量机方法的岩性识别[J]
.石油天然气学报,2009,31(6):115-118.
被引量:21
同被引文献
14
1
李洪奇,谭锋奇,许长福,姚振华,彭寿昌.
基于决策树方法的砾岩油藏岩性识别[J]
.测井技术,2010,34(1):16-21.
被引量:26
2
牟丹,王祝文,黄玉龙,许石,周大鹏.
基于SVM测井数据的火山岩岩性识别——以辽河盆地东部坳陷为例[J]
.地球物理学报,2015,58(5):1785-1793.
被引量:70
3
吴施楷,曹俊兴.
基于连续限制玻尔兹曼机的支持向量机岩性识别方法[J]
.地球物理学进展,2016,31(2):821-828.
被引量:20
4
王鹏,汪忠浩,倪娜.
基于交叉验证的SVM对致密砂岩岩性的识别[J]
.中国锰业,2016,34(6):53-56.
被引量:3
5
付光明,严加永,张昆,胡浩,罗凡.
岩性识别技术现状与进展[J]
.地球物理学进展,2017,32(1):26-40.
被引量:66
6
王振洲,张春雷,高世臣.
利用决策树方法识别复杂碳酸盐岩岩性——以苏里格气田苏东41-33区块为例[J]
.油气地质与采收率,2017,24(6):25-33.
被引量:25
7
温志平,方江雄,刘军,郑成龙.
自适应递阶遗传神经网络测井岩性识别方法研究[J]
.东华理工大学学报(自然科学版),2017,40(4):368-375.
被引量:4
8
安鹏,曹丹平.
基于深度学习的测井岩性识别方法研究与应用[J]
.地球物理学进展,2018,33(3):1029-1034.
被引量:70
9
刘继龙,宋延杰,孙红,权新荣.
X断陷火二段火山岩储层岩性识别技术研究[J]
.天然气与石油,2019,37(6):81-86.
被引量:2
10
段友祥,赵云山,马存飞,姜文煊.
基于多层集成学习的岩性识别方法[J]
.数据采集与处理,2020,35(3):572-581.
被引量:6
引证文献
1
1
由婷,朱天怡,徐鹏晔,王树华,贺兴,于立军.
高分辨岩心曲线构建在测井岩性识别中的应用[J]
.测井技术,2023,47(2):138-145.
被引量:1
二级引证文献
1
1
白薷,王世玉,张璐,张亮,杜炜,耿代,姚振杰.
基于MAE神经网络的测井曲线地层自动识别方法[J]
.天然气勘探与开发,2024,47(4):63-71.
1
尤桂彬.
东胜堡西侧低潜山太古界变质岩储层研究[J]
.科技创新导报,2010,7(5):127-127.
被引量:4
2
张守安,李德茂,韩萍,夏遵义.
塔里木盆地构造-地层组合特征[J]
.新疆石油地质,1998,19(4):299-302.
被引量:4
3
成大伟,袁选俊,周川闽,谭聪,汪梦诗.
测井岩性识别方法及应用——以鄂尔多斯盆地中西部长7油层组为例[J]
.中国石油勘探,2016,21(5):117-126.
被引量:18
4
徐乔南.
支持向量机方法在测井岩性识别中应用[J]
.青年科学(下半月),2014,0(8):103-103.
5
方一竹,周雪.
XYM构造碳酸盐岩测井岩性识别技术研究[J]
.石化技术,2015,22(6):165-166.
6
张洪,邹乐君,沈晓华.
BP神经网络在测井岩性识别中的应用[J]
.地质与勘探,2002,38(6):63-65.
被引量:64
7
于代国,孙建孟,王焕增,陈伟中,李召成,张振成.
测井识别岩性新方法——支持向量机方法[J]
.大庆石油地质与开发,2005,24(5):93-95.
被引量:44
8
刘兴国,龚德铭,管建华,袭建国,徐桓.
辽宁小盘岭金矿床混合岩特征及与金成矿的关系[J]
.黄金地质,2003,9(2):45-49.
被引量:1
9
查显锋,辜平阳,计文化,董增产,陈锐明,张海迪.
欧龙布鲁克地块西段达肯大坂岩群物质组成及变形特征研究[J]
.地质科学,2013,48(4):1103-1114.
被引量:9
10
杨玲,李鹏飞.
测井岩性识别方法研究[J]
.中国高新技术企业,2015(2):176-177.
被引量:2
科技资讯
2013年 第5期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部