应用人工神经网络方法重构声波测井曲线.pdf

应用人工神经网络方法重构声波测井曲线 人工神经网络是一种模拟人类大脑神经网络信息处理系统的计算模型，具有自组织、自学习、非线性动态处理等特征，以及数据驱动自适应识别能力。神经网络模型通过训练，可以实现网络输入与网络输出之间的高度非线性映射。在人工神经网络现有的学习算法中，误差反向传播算法（Error Back Propagation）是最常用的一种经典算法。 应用人工神经网络方法进行声波测井曲线重构，是解决声波测井曲线存在问题的一种行之有效的方法。声波测井曲线是地球物理工作中重要的曲线资料，在测井储层评价、地震层位标定及测井约束地震反演等工作中，它都是必须收集的基础资料。然而，实际测量得到的声波测井曲线常因为受井眼环境和测井条件等因素影响而存在问题，尤其是在泥岩非储层段，受井眼垮塌等因素影响，声波时差曲线在常存在严重的数据失真。在某些特殊情况下，曲线在目的层还可能存在局部的数据缺失。 人工神经网络方法可以有效地去除声波时差异常值，从而提高声波测井曲线以及合成地震记录的质量。应用人工神经网络方法进行声波测井曲线重构的基本流程是：收集声波测井曲线数据；使用人工神经网络模型对声波测井曲线进行重构；对重构后的声波测井曲线进行校正和优化。 在人工神经网络模型中，BP算法是一种常用的学习算法。BP算法的处理流程包括信息的正向传播和误差的反向传播两个阶段。在信息的正向传播阶段，从输入层开始，经多层传递和处理后产生输出，求取计算输出与期望输出之间的误差。如果计算输出与期望输出不符，则进入误差的反向传播阶段，误差由输出层开始逐层反向传播，按误差函数沿梯度方向下降的方式，逐层修正各层神经元的连接权值和阈值。 应用人工神经网络方法进行声波测井曲线重构，可以有效地提高声波测井曲线的质量，满足地球物理工作者对声波测井曲线的需求。同时，该方法也可以应用于其他领域，例如语言识别、图象处理等。