一种改进的RPROP算法在LWD岩性识别中的应用

摘要：

测地球物理测井作为地质学家的“眼睛”，是油田勘探开发中寻找油气的重要手段，是认识石油地质面貌特征和寻找油气藏在地层内分布规律的有力武器。井是快速和准确获得岩性信息的最主要途径,岩性识别是测井数据解释中最关键的一环.随着随钻测井技术的发展,研究和发现速度快,识别准确度高,泛化能力强的岩性自动识别方法是随钻测井数据解释的迫切需求.在分析和研究RPROP算法的基础之上,提出了一种利用遗传算法对RPROP神经网络进行改进的方法,建立了改进的RPROP算法神经网络岩性识别模型,并以某区块的实际随钻测井资料为对象,进行岩性识别的应用研究.研究结果表明,与其它BP算法相比,改进的RPROP算法岩性识别准确率较高,具有很好的应用前景.

关键词： 油气勘探 测井数据 岩性识别 RPROP算法 准确率

作者: 修南海 段友祥 孙歧峰

作者单位: 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东 青岛266580

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015中国计算机应用大会暨2015年大数据与物联网在工业中的应用会议

会议地点: 广东茂名

会议语种:中文

页码: 1-8

在线出版日期: 2015-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）