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LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡在泥頁巖地層橫波波速擬合中的應用

發(fā)布時間:2018-03-09 04:24

  本文選題:橫波波速 切入點:彈性波理論 出處:《中國石油大學學報(自然科學版)》2017年03期  論文類型:期刊論文


【摘要】:首先依據(jù)彈性波理論對影響縱橫波波速的參數(shù)進行分析,明確影響橫波波速的參數(shù)主要包括密度、應力載荷及應變量。根據(jù)分析結果,分別測試不同巖性、飽和狀態(tài)、圍壓及軸壓條件下的巖石縱橫波波速。最后以實驗結果為最初樣本,通過訓練LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡,對橫波波速實驗結果進行擬合,擬合平均相對誤差為2.22%。結果表明,巖性、含氣性及應力狀態(tài)是影響縱橫波波速主要因素,利用LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多條件擬合橫波波速具有更高的精度。
[Abstract]:Based on the elastic wave theory, the parameters affecting the velocity of compressional and shear waves are analyzed, which include density, stress load and strain. According to the analysis results, different lithology and saturation state are measured respectively. The longitudinal and shear wave velocities of rocks under confining pressure and axial pressure. Finally, taking the experimental results as the initial sample and training the LM-BP neural network, the experimental results of shear wave velocities are fitted and the average relative error of fitting is 2.22. The results show that the lithology, The gas-bearing property and stress state are the main factors affecting the velocity of compressional and shear wave, and the multiple conditions of LM-BP neural network are used to fit the velocity of S-wave with higher accuracy.
【作者單位】: 油氣藏地質及開發(fā)國家重點實驗室;成都理工大學能源學院;中國地質大學能源學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(41572130)
【分類號】:P618.13;P631.81

【相似文獻】

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,

本文編號:1586980

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