神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用

ISSN 1000-0550 CN 62-1038/P

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神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用

张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华

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张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华. 神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用[J]. 沉积学报, 1997, 15(3): 62-66.

引用本文:

张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华. 神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用[J]. 沉积学报, 1997, 15(3): 62-66.

Jiao Cuihua, Zhang Fuming, Li Hongqi, Shao Cairui, Bai Yanbin, Zhang Juxing, Cao Feng, Wang Zhanzhong. Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1997, 15(3): 62-66.

Citation:

Jiao Cuihua, Zhang Fuming, Li Hongqi, Shao Cairui, Bai Yanbin, Zhang Juxing, Cao Feng, Wang Zhanzhong. Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1997, 15(3): 62-66.

张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华. 神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用[J]. 沉积学报, 1997, 15(3): 62-66.

引用本文:

张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华. 神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用[J]. 沉积学报, 1997, 15(3): 62-66.

Jiao Cuihua, Zhang Fuming, Li Hongqi, Shao Cairui, Bai Yanbin, Zhang Juxing, Cao Feng, Wang Zhanzhong. Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1997, 15(3): 62-66.

Citation:

Jiao Cuihua, Zhang Fuming, Li Hongqi, Shao Cairui, Bai Yanbin, Zhang Juxing, Cao Feng, Wang Zhanzhong. Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1997, 15(3): 62-66.

神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用

1 石油大学勘探系,东营 257062;
2 辽河油田研究院,盘锦 124010

作者简介:
焦翠华女 36岁副教授硕士应用地球物理

中图分类号: P634;P512.2

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Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs

1 Petroleum University, Dong ying 257062;
2 Liaohe Petroleum Comp. panjin 124010

摘要: 本文综合应用人工神经网络和分形几何等最新的模式识别数学方法，遵循地质家的思维方式，进行了测井资料沉积微相解释方法研究；并在工作站上开发了人机联作解释软件。将工作站系统在运算速度、人机交互及图件制作方面的优势与解释人员的经验和推理判断能力有机地结合起来，为测井资料沉积微相解释提供了新的技术手段和良好的计算机辅助工具。将其应用于辽河油田长北地区，对１８口井的沙海组上段～阜新组下段进行了沉积微相连续解释，取得了良好效果。
- 测井沉积微相 /
- 神经网络 /
- 分形几何 /
- 相模式
Abstract: Making use of new mathematical methods such as artificial neural network, fractal geometry andpattern identification, following a geologist' s mode of thinking, the research to interpret microfacies fromthe log data was carried out A software of human-computer interactive interpretation was developed un-der workstation. Combined the superiority of workstation in calculating speed, human-computer interac-tive ability and drawing with the interpreter' s experience and judgement, it provided new technical meansand admirable computer assistant tools for the interpretation of microfacies from the log data. The princi-pal ideas were presented as follows.
- average grain size /
- sedimentary rhythem /
- sedimentary energy variation /
- Continued on page 102

参考文献(4)

[1]	林鸿溢等.分形论— 奇异性探索.北京: 北京理工大学出版社,1992, 64 ～ 72.
[2]	周继成等.人工神经网络.北京: 科学普及出版社, 1993, 47～66.
[3]	王寿庆.扇三角洲模式.北京: 石油工业出版社, 1993, 6 ～ 24.
[4]	Philip D W. Neural computing-Theory and practice, New Yo rk, 1989, 43 ～ 59.

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神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用

1 石油大学勘探系,东营 257062;

2 辽河油田研究院,盘锦 124010

作者简介:
焦翠华女 36岁副教授硕士应用地球物理

收稿日期: 1996-01-23
刊出日期: 1997-09-10

中图分类号: P634;P512.2

关键词:

测井沉积微相 /

摘要: 本文综合应用人工神经网络和分形几何等最新的模式识别数学方法，遵循地质家的思维方式，进行了测井资料沉积微相解释方法研究；并在工作站上开发了人机联作解释软件。将工作站系统在运算速度、人机交互及图件制作方面的优势与解释人员的经验和推理判断能力有机地结合起来，为测井资料沉积微相解释提供了新的技术手段和良好的计算机辅助工具。将其应用于辽河油田长北地区，对１８口井的沙海组上段～阜新组下段进行了沉积微相连续解释，取得了良好效果。

English Abstract

张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华. 神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用[J]. 沉积学报, 1997, 15(3): 62-66.

引用本文:

张福明, 李洪奇, 邵才瑞, 白彦彬, 张巨兴, 曹峰, 王占忠, 焦翠华. 神经网络和分形几何方法在识别测井沉积微相中的应用[J]. 沉积学报, 1997, 15(3): 62-66.

Jiao Cuihua, Zhang Fuming, Li Hongqi, Shao Cairui, Bai Yanbin, Zhang Juxing, Cao Feng, Wang Zhanzhong. Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1997, 15(3): 62-66.

Citation:

Jiao Cuihua, Zhang Fuming, Li Hongqi, Shao Cairui, Bai Yanbin, Zhang Juxing, Cao Feng, Wang Zhanzhong. Application of the Neural Network and Fractal Geometry in Sedimentary Environment Study from Well Logs[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1997, 15(3): 62-66.

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