沉积微相和测井相研究及自动识别系统-以曲流河环境沉积为例

沉积微相和测井相研究及自动识别系统-以曲流河环境沉积为例

在关键井的测井数据、取芯资料及地质信息分析的基础上,研究曲流河沉积相各沉积微相的特征及在测井曲线上的响应特征,建立曲流河沉积相各种沉积微相的测井相模式及特征参数样本,利用BP(Back Propagation)神经网络技术反馈学习,得出一套适合研究区域沉积微相的判别系数,并对其它实际测井资料进行沉积微相自动识别,得出结果与地质专家解释结果吻合率达到85%以上,效果显著,实现了根据测井资料用计算机自动识别井剖面地层的沉积微相.

作 者： 卢松 潘和平 彭曙光 荆进福 Lu Song Pan Heping Pen Shuguang Jin Jinfu   作者单位： 中国地质大学,地球物理与空间信息学院,武汉,430074  刊 名： 工程地球物理学报  英文刊名： CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING GEOPHYSICS  年，卷(期)： 2009 06(3)  分类号： P631.8  关键词： 沉积微相   BP神经网络   判别系数  

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