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基于PCA-RBF神经网络的新型录井岩性识别方法

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摘要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。

DOI 54k671xyjk/1605109

作者陈袁;鲜让之;吴德顺;周飞;陈丽群

机构地区不详

出处《四川地质学报》 2016年1期

关键词 RBF神经网络综合录井参数膏盐岩地层塔里木

分类 [天文地球][地质学]

出版日期 2016年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

四川地质学报

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