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题名基于主成分分析和学习矢量化的神经网络岩性识别方法
被引量：15
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作者
胡红
曾恒英
梁海波
罗静
王剑波
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机构
西南石油大学地球科学与技术学院
西南石油大学机电工程学院
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出处
《测井技术》
CAS
CSCD
2015年第5期586-590,共5页
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基金
国家科技重大专项大型油气田煤层气开发山西沁水盆地煤层气水平井开发示范工程(2011ZX05061)资助
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文摘
利用测井资料识别岩性的关键是建立非线性数学模型。针对测井曲线数量多和BP算法的局限,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和学习矢量量化神经网络(Learning Vector Quantization,LVQ)的岩性识别方法。建立可靠的岩性与测井参数响应的对应关系,优选样本点和测井曲线组成样本集。通过主成分分析实现对测井数据的压缩、降维,依据分析结果建立基于LVQ神经网络的岩性识别模型。潘庄地区某井实际应用表明,经过PCA降维后,LVQ神经网络的收敛速度和识别率都得到了明显提高,训练时间缩短了10s左右,识别率提高20%以上;考虑"次获胜"神经元的LVQ2学习算法具有比LVQ1算法更强的模式识别能力,识别率提高4%;PCA-LVQ模型网络结构简单,容易实现,识别率可达90%,具有较好的应用前景。
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关键词
测井解释
数据处理
主成分分析
学习矢量量化
岩性识别
特征提取
样本优选
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Keywords
log interpretation
data processing
principal component analysis(PCA)
learning vector quantization(LVQ)
lithology identification
feature extraction
sample optimization
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分类号
P631.81
[天文地球—地质矿产勘探]
TP183
[天文地球—地质学]
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题名开江-梁平海槽南段飞仙关组三段储层研究
被引量：1
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作者
罗静
胡红
朱遂珲
夏青松
李辉
曾恒英
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机构
西南石油大学资源与环境学院
中国石油西南油气田分公司川西北气矿
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出处
《石油地质与工程》
CAS
2013年第3期43-46,78,共5页
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基金
国家重大专项"山西沁水盆地煤层气水平井开发示范工程"(2011ZX05061)
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文摘
运用矿物岩石学、沉积岩石学、储层地质学等多学科理论,结合岩心、薄片、物性分析以及测试分析等多种资料,对开江-梁平海槽南段飞仙关组三段储层岩石学特征、空间类型、孔隙结构特征、物性特征等进行了研究,认为研究区飞仙关组三段储层为鲕滩相沉积,岩性主要为鲕粒灰岩、鲕粒云岩,储集岩大部分表现出渗透率低的特征,鲕粒云岩的孔隙度相对较高;并分析了储层发育的主控因素,认为白云石化作用和溶解破裂作用是影响储层发育的重要因素。
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关键词
开江-梁平海槽
飞三段
鲕滩储层
物性特征
溶蚀作用
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Keywords
Kaijiang-Liangping trough
Fei3 member
oolitic beach reservoir
physical characteristics
dissolution
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分类号
TE112.23
[石油与天然气工程—油气勘探]
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