改进BP神经网络在裂缝预测中的应用

常规基于线性的测井计算方法不能很好地表征复杂的裂缝系统,而现有的成像测井技术虽然分辨率高,能较好地记录裂缝特征,但其成本高,实用性不强。因此,本文首先研究了改进BP(Back Propagation)神经网络算法,极大地提升了BP神经网络算法的收敛速度和全局收缩能力,然后将该算法引入到裂缝预测中,使利用常规测井曲线就能较好地达到预测裂缝的目的。结合实际的生产资料进行了效果分析,结果表明,对常规测井资料应用神经网络技术能较好地识别裂缝。