沉积学报2022，Vol.40Issue(3)：626-640,15.DOI:10.14027/j.issn.1000-0550.2021.045
基于Kohonen神经网络的页岩油岩相测井识别方法——以吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组为例
Shale Oil Lithofacies Identification by Kohonen Neural Network Method:The case of the Permian Lucaogou Formation in Jimusaer Sag
摘要
关键词
页岩油/岩相/测井评价/Kohonen神经网络/芦草沟组/吉木萨尔凹陷分类
天文与地球科学引用本文复制引用
李红斌,王贵文,王松,庞小娇,刘士琛,包萌,彭寿昌,赖锦..基于Kohonen神经网络的页岩油岩相测井识别方法——以吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组为例[J].沉积学报,2022,40(3):626-640,15.基金项目
国家自然科学基金(42072150) （42072150）
中国石油天然气集团有限公司—中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-01) （北京）
中国石油大学(北京)科研启动基金(2462017YJRC023) （北京）
