| SSA-BP神经网络在岩性识别中的应用研究 |
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| 引用本文： | 于 静,白晓伟.SSA-BP神经网络在岩性识别中的应用研究[J].中州煤炭,2022,0(2):163-168. |
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| 作者姓名： | 于 静 白晓伟 |
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| 作者单位： | （1.中国石油大学（北京）克拉玛依校区 文理学院，新疆 克拉玛依 834000；2.新疆油田公司工程技术公司，新疆 克拉玛依 834000） |
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| 摘 要： | 岩性识别是地层评价、油藏描述、测井解释等方面的一项重要工作内容。随着计算机计算能力的提升，学者们将人工智能算法应用到岩性识别领域中，并取得了不错的研究成果。首先，基于奇异谱分析对测井数据进行趋势分析，因为SSA对数据缺失具备很好地适合性，从而避免岩性识别出现错误判断；随后，对数据进行了主成分分析，将岩性识别的10种影响因素（不同测井数据）进行了降维处理，只保留了4种；最后，根据BP神经网络搭建了岩性识别模型，利用7 000个4种不同岩性的测井数据进行训练，并使用整体数据剩余的60个岩性数据进行测试。测试结果显示，岩性识别结果和实际岩性相一致的占比约为93.3%，共有56个为正确识别，且多数神经网络输出的数值接近1，这说明该方法在岩性识别中具有较高的可靠性。
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| 关 键 词： | 岩性识别 奇异谱分析（SSA） BP神经网络 测井解释 |
Research on application of SSA-BP neural network in lithology recognition |
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| Yu Jing,Bai Xiaowei. Research on application of SSA-BP neural network in lithology recognition[J].Zhongzhou Coal,2022,0(2):163-168. |
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| Authors: | Yu Jing Bai Xiaowei |
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| Affiliation: | （1.College of Arts and Sciences，Karamay Campus，China University of Petroleum (Beijing)，Karamay 834000,China; 2.Engineering and Technology Company of Xinjiang Oilfield Company，Karamay 834000,China） |
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| Abstract: | lithology identification；singular spectrum analysis（SSA）；BP neural network；logging interpretation |
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| Keywords: | - |
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