简介：准噶尔盆地车排子地区油气资源丰富，勘探潜力大．近年来成像测井资料在该区火山岩油气勘探中的应用，为识别火山岩岩性和火山岩裂缝特征提供了可靠依据．通过对该区火山岩成像测井资料的深入分析，可确定该区火山岩岩性主要为凝灰岩、沉凝灰岩、火山角砾岩和玄武岩，火山岩储层裂缝包含垂直裂缝、高角度裂缝、斜交裂缝、水平裂缝和网状裂缝等5种构造裂缝类型．

简介：ＢＰ人工神经网络是摸拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，它在数据处理中可避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适用于不确定性和非结构化信息处理，因而对地质学中各种未知信息的预测有着较好的适用性。

简介：分析了1986-1998年成都地区大气降水的稳定同位素组成。夏季降水的δD和δ^18O值比冬季降水轻，反映了季风气候的降水特点。成都地区的大气降水线方程是：δD=1．42＋7．530δ^18O，与全球和中国降水线方程相比，表明了成都地区的蒸发程度稍大于降雨，说明成都地区大气降水的不平衡蒸发程度弱，反映了海洋性气候特征。成都地区大气降水δ^18O与降雨量、温度和水汽压之间都是负相关关系。但是降雨量对大气降水δ^18O的影响最大。

简介：简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.

简介：新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。