铸体薄片图像分析法求取储层孔隙度     

刘庆利  吴国平  胡剑策  侯卫国 《测绘学院学报》2009,(1)

在石油勘探工程中,储层孔隙度是进行油气预测、油气储量计算的重要参数。根据测井铸体薄片图像资料,在传统BP网络模型的基础上提出了一种基于灰色关联约束的BP神经网络改进模型。对铸体薄片图像进行孔隙识别、统计,进而自动判读储层孔隙度。研究和实验表明,该方法对储层孔隙度的分析、判读更具合理性和实用性。  相似文献   

铸体薄片图像分析法求取储层孔隙度   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘庆利  吴国平  胡剑策  侯卫国 《测绘科学技术学报》2009,26(1)

在石油勘探工程中,储层孔隙度是进行油气预测、油气储量计算的重要参数.根据测井铸体薄片图像资料,在传统BP网络模型的基础上提出了一种基于灰色关联约束的BP神经网络改进模型.对铸体薄片图像进行孔隙识别、统计,进而自动判读储层孔隙度.研究和实验表明,该方法对储层孔隙度的分析、判读更具合理性和实用性.  相似文献   

基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类   总被引：5，自引：1，他引：4  

胡剑策  吴国平 《测绘科学》2009,34(3)

为了提高多光谱遥感图像的分类正确,提出了一种基于主成分分析(K-L变换)的分类方法。该方法先应用K-L变换对多波段遥感图像进行降维,提取最主要的三个成分合成假彩色图,然后利用BP神经网络对假彩色图进行监督分类。由于主成分之间是不相关的,增强了图象信息,降低了神经网络的计算量,提高了分类精度。实验结果证明,该算法分类精度优于传统分类方法,总正确率为88.5%,Kappa系数为0.862,因而具有实用价值。  相似文献