基于概率神经网络信息融合的拟声波构建方法

详细信息   

• 责任者：刘丽红^c电子科技大学^d1985^e硕士研究生 ; 彭真明 ; 黄东山^c中石油川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 ; 李全忠 ; 陶韬
• 刊名：石油地球物理勘探
• 出版年：2012
• 卷期：47^b5
• 关键词：声波测井20^a地球物理测井 ; 概率 ; 神经网络系统 ; 数学模型 ; 数据融合 ; 测井曲线30^a拟声波构建
• 页码：803～807
• 索书号：P613.06/167-2
• 图表：^c表1参12插图
• 分类号：2100
• 文摘期号：2013/05

摘要

该文介绍一种基于概率神经网络(PNN)的拟声波曲线构建方法。首先论述了基本PNN的数学模型，在此基础上，设计了适合于多源测井信息融合的多输入、单输出PNN网络拓扑结构，并利用PNN的插值功能以拟合误差最小为准则推导出新模型的输出；最后利用该模型对实际测井资料进行处理，能够快速、自适应构建拟声波曲线。通过对处理结果的分析，验证了该方法的合理性和有效性。