人工神经网络在测井资料参数估算中的应用 (2004年)

利用人工神经网络(BP网络)的原理对测井资料进行了解释．建立了测井解释的 BP神经网络模型，对BP网络进行了改进，提高了收敛速度，并防止陷入局部极小．利用多种测井数据及岩芯描述资料作为网络模型的学习样本，通过网络的学习、训练，建立了测井解释的神经网络模型．以渗透率的计算为例，应用此模型定量计算了川西某气田多口井的渗透率值，其解释结果及精度均令人满意，取得了良好的实际应用效果．