用人工神经网络综合测井和地震资料预测岩性

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英文篇名：USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS WITH INTEGRATING WELL LOGGING AND SEISMIC DATA TO PREDICT LITHOLOGY 中文刊名：成都理工学院学报 英文刊名：JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 作者：黄玲 ; 辜彬 ; 刘玲 英文作者：Huang Ling ; Gu Bin Liu Ling 中文关键词：测井数据 ; 地震数据 ; 岩性预测 ; 人工神经网络 英文关键词：logging data ; seismic data ; lithology prediction ; artificial neural network 出版日期：1994-04-30 机构：成都理工学院应用地球物理系，成都理工学院应用数学系 年：1994 期：02 出版单位：成都理工学院学报

摘要

利用一种全新的人工智能技术──人工神经网络，将测井和地面地震资料（如层速度或波阻抗）联系起来，自动建立测井数据、地震数据和告性间的非线性关系，从而有效地进行岩性预测。
At present,it is realistic to integrate well logging and seismic data to predict lithology in reservoir description. The artificial neural network is a quite new artificial intelligence technique. Using this technique,well logging data are combined with seismic data(interval velocities or acoustic impendences)to automatically construct some nonlinear relationship among well logging data, seismic data and lithologic data. By means of this relationship,the lateral prediction of lithology can be Performed effectively.

引文

1DoyenPM，GuidishTM，DeBuylM．Lithologyprediedonfromseimicdata，aMonte－Carloapproach．In：Reservoircharacterization－Ⅱ．SanDiego：AcademicPress，19902靳蕃，范俊波，潭永东．神经网络与神经计算机原理、应用．成都：西南交通大学出版社，19913AmariSI．Atheoryofadaptivepatternclassification．IEEETransonElectronicComputers，EC－16，1967，299～3074RobertSS，NazifT．Afastnewalgorithemfortrainingfeedforwardneuralnetwords．IEEETransonSigalProcessing，1992，202～210