王艳,张美玲,孙宏智
Wang Yan\+1; Zhang Meiling\+1; Sun Hongzhi\+2(1. Logging Company of Daqing Petroleum Administrative Bureau;

• 1:大庆石油管理局测井公司!黑龙江大庆163412
• 2:大庆石油管理局测井公司!黑龙江大庆163412
• 3:大庆石油管理局勘探处!黑龙江大庆163453

摘要(Abstract)：

首先利用自回归线性预测技术消除地层厚度对测井曲线值的影响 ,然后从多条测井曲线中提取有效特征 ,再利用取心井训练神经网络来预测未知井 ,进而达到恢复薄、差地层真电阻率的目的。实际资料处理结果表明 ,此方法具有较好的应用前景。
This paper first erases the influence of formation thickness on log values using autoregression linear prediction technique. Then it takes effective characteristics from several logs, and predicts unknown wells by training neural network with cored wells so as to restore the true resistivty of thin and poor formations. Actual data procession shows a good application prospect of this technique.

关键词(KeyWords)： 自回归线性预测;神经网络;电阻率;泥质砂岩;水淹层
autoregression linear prediction; resistivity neural network; resistivity; muddy sandstone; water swept formation

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Authors): 王艳,张美玲,孙宏智
Wang Yan\+1; Zhang Meiling\+1; Sun Hongzhi\+2(1. Logging Company of Daqing Petroleum Administrative Bureau;

参考文献(References)：

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• [2 ]ChenCT ,ChangWD Afeedforwardneuralnetworkwithfunctionshapeautotuning [J].NeuralNetwork ,1 996,9( 4) .
• [3 ]张庚骥 电法测井 [M].北京 :石油工业出版社 ,1 989.
• [4 ]高效增 探测范围和介质关系的探讨 [J].测井技术 ,1 992 ,1 8( 1 ) .