测井岩性的非线性动态辨识新方法及应用

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成果类型：

会议论文

作者：

郭健;龚静;余飞#&#&#GUO Jian;GONG Jing;YU Fei

作者机构：

College of Civil Engineering,Wuhan Polytechnic University,Wuhan,Hubei 400023,China

武汉工业学院土木工程与建筑学院,湖北武汉430023

Institute of Rock and Soil Mechanics,Chinese Academy of Sciences,Wuhan,Hubei 430071,China

中国科学院武汉岩土力学研究所,湖北武汉430071

语种：

中文

关键词：

测井资料;岩性识别;逃逸微粒群算法;神经网络;工程网络

年：

2013

页码：

250-253

会议名称：

第六届江苏省岩土力学与工程学术大会

会议论文集名称：

第六届江苏省岩土力学与工程学术大会论文集

会议时间：

20091031

会议地点：

苏州

会议赞助商：

江苏省岩石力学与工程学会

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

土木工程与建筑学院

摘要：

　　为了准确分析岩性测井响应曲线，本文将逃逸微粒群算法与Elman反馈神经网络进行有机结合，形成了EPSO-NN混合算法，并构建了基于“EPSO-NN”的非线性动态识别系统，用于测井岩性的自适应识别。工程实例结果表明，该系统在岩性识别上是可行的、有效的，同样也完全可以用于岩相、沉积微相识别，矿床预测及矿物岩石分类等地质方面的研究。

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