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识别所钻地层的人工神经网络法应用
引用本文:周劲辉,鄢泰宁.识别所钻地层的人工神经网络法应用[J].地球科学,2000,25(6):642-646.
作者姓名:周劲辉  鄢泰宁
作者单位:中国地质大学工程学院, 武汉 430074
基金项目:国土资源部行业基金!(No .95 96 10 )
摘    要:对用人工神经网络方法来解决钻探生产的实际问题, 在不取心的情况下识别所钻地层的岩性进行了研究.根据钻探生产的特点, 设计了人工神经网络的结构和输出方式, 开发了人工神经网络识别所钻地层的软件, 分析了影响人工神经网络应用效果的各因素, 在人工神经网络的优化设计方面作了较深入的研究.研究表明: 人工神经网络用于识别所钻地层有很好的效果; 人工神经网络的参数, 如学习率、隐含层层数、隐含层单元数和数据处理方式等对人工神经网络的应用效果有影响. 

关 键 词:钻探    所钻地层    识别    人工神经网络
收稿时间:1999-11-22

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO IDENTIFICATION OF DRILLED STRATA
Zhou Jinhui,Yan Taining,Tu Houze.APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO IDENTIFICATION OF DRILLED STRATA[J].Earth Science-Journal of China University of Geosciences,2000,25(6):642-646.
Authors:Zhou Jinhui  Yan Taining  Tu Houze
Abstract:The artificial neural network (ANN) method is used to solve the puzzle that occur in the drilling: the identification of the lithology of the strata drilled. The drilling features are used to design the structure and output form of the ANN, to develop the ANN software for the identification of the strata drilled, to analyze various factors that affects the application of the ANN and to make a further research into the optimum design of the ANN. The research shows that the ANN perfectly matches the identification of the strata drilled. Various ANN parameters such as the training efficiency, the hidden layer number, the hidden layer unit number, and the data processing may affect the application of the ANN.
Keywords:drill  drilled strata  identification  artificial neural network$
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