基于小波神经网络的测井自动分层

本文主要研究了小波神经网络在测井曲线自动分层中的应用问题。对于测井曲线自动分层的讨论,已有许多不同的分析方法,本文试图通过自组织特征映射神经网络算法与小波变换方法的结合,从点与类两个不同的角度,建立一种新的分层模型来实现对测井曲线进行自动分层,并结合实际的测井数据对该模型的可靠性与稳定性进行分析,得到此模型具有较强的实践性,能快速准确的对井进行自动分层,与人工分层结果极为接近。该模型有望成为测井分层的得力工具。