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    识别所钻地层的人工神经网络法应用

    周劲辉 鄢泰宁 屠厚泽

    周劲辉, 鄢泰宁, 屠厚泽, 2000. 识别所钻地层的人工神经网络法应用. 地球科学, 25(6): 642-646.
    引用本文: 周劲辉, 鄢泰宁, 屠厚泽, 2000. 识别所钻地层的人工神经网络法应用. 地球科学, 25(6): 642-646.
    ZHOU Jinghui, YAN Taining, TU Houze, 2000. APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO IDENTIFICATION OF DRILLED STRATA. Earth Science, 25(6): 642-646.
    Citation: ZHOU Jinghui, YAN Taining, TU Houze, 2000. APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO IDENTIFICATION OF DRILLED STRATA. Earth Science, 25(6): 642-646.

    识别所钻地层的人工神经网络法应用

    基金项目: 

    国土资源部行业基金 959610

    详细信息
      作者简介:

      周劲辉, 男, 在读博士, 1971年生, 1999年6月毕业于中国地质大学(武汉), 获硕士学位, 研究方向是钻探微机自动监测

    • 中图分类号: P628+.3;P634.3+3

    APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO IDENTIFICATION OF DRILLED STRATA

    • 摘要: 对用人工神经网络方法来解决钻探生产的实际问题, 在不取心的情况下识别所钻地层的岩性进行了研究.根据钻探生产的特点, 设计了人工神经网络的结构和输出方式, 开发了人工神经网络识别所钻地层的软件, 分析了影响人工神经网络应用效果的各因素, 在人工神经网络的优化设计方面作了较深入的研究.研究表明: 人工神经网络用于识别所钻地层有很好的效果; 人工神经网络的参数, 如学习率、隐含层层数、隐含层单元数和数据处理方式等对人工神经网络的应用效果有影响.

       

    • 图  1  BP神经网络结构模型

      Fig.  1.  Structure of BP neural network

      图  2  人工神经网络结构

      Fig.  2.  Structure of the ANN

      图  3  人工神经网络的应用效果

      1.灰岩; 2.煤层; 3.泥岩

      Fig.  3.  Application effect of the ANN

      表  1  人工神经网络结构参数、训练参数及训练结果

      Table  1.   Structure parameters, training parameters and training results of neural network

      表  2  不同隐层单元数人工神经网络的应用效果

      Table  2.   Application effect of ANN to different unit numbers of the hide layer

      表  3  不同学习率η人工神经网络的应用效果

      Table  3.   Application effect of neural network to different training efficiency (η)

    • [1] 史玉升. 基于人工神经网络的钻压优化模型的建模方法[J]. 地球科学——中国地质大学学报, 1999, 24(4): 432~435. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX199904023.htm
      [2] 焦李成. 神经网络系统理论[M]. 西安: 西安电子科技大学出版社, 1995. 34~36.
      [3] 姚姚. 人工神经网络和非线性反演[M]. 武汉: 中国地质大学出版社, 1993. 8~12.
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    出版历程
    • 收稿日期:  1999-11-22
    • 刊出日期:  2000-11-25

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