本文關(guān)鍵詞：隨鉆測井實時巖性判識方法研究

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【摘要】：通過對比研究SVM、GRNN、Bayesian、Elman四種當下流行的巖性識別方法,對比實驗中每種方法使用同樣的測井資料作為樣本,對相同的測井數(shù)據(jù)做預測識別,選出更為適合的方法應用到測井巖性解釋自動識別中。
【作者單位】： 中煤科工集團西安研究院有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 隨鉆測井 巖性識別 支持向量機 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：十二五重大專項課題(2011ZX05040-002)
【分類號】：P631.81
【正文快照】： 0引言在地質(zhì)勘探及儲層評價中,巖性識別是一項重中之重的工作,是儲層參數(shù)求解的基礎(chǔ),是礦物成分、結(jié)構(gòu)等的綜合反映。但由于沉積環(huán)境復雜性和真實地層分布非均質(zhì)性,傳統(tǒng)的巖性識別方法并不能準確地反映儲層巖性。支持向量機SVM在機器學習領(lǐng)域?qū)儆谟斜O(jiān)督學習模型,通常用來進行

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