基于主成分自组织神经网络法的测井曲线分层技术OA北大核心CSTPCD

在砂岩型铀矿找矿工作中,提高测井岩性分层效率和精度至关重要。为提高砂岩型铀矿岩性分层效果,本文采用主成分分析法对多个测井曲线进行降维处理,将主成分分析法的第一主成分、第二主成分、第三主成分作为自组织神经网络的样本数据,进行自组织神经网络训练,将训练好的网络模型用于砂岩型铀矿岩性的自动化分层。实验结果显示:主成分自组织神经网络法岩性分层精度可达到85%以上,高于传统自组织神经网络算法78%的分层精度,具有更好的测井岩性分层效果。因此,主成分自组织神…查看全部>>