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灰關聯分析與類神經網路輔助電測資料分析
Well Logging Interpretation by Neural Network And Grey Relation
摘要
本研究是利用灰關聯分析與兩組獨立類神經網路相互結合發展出一套自動選取與整合不同類型的井下電測資料，以進行地層參數預測分析的模式。模式中透過灰色關聯分析，輔助在分析不同的地層特性參數之下，於眾多可供分析使用的電測資料之中，根據灰關聯度的觀點，針對各分析井，挑選出適合使用於特定地層特性參數資料之數組井下電測種類資料，做為倒傳遞類神經網路分析模式的輸入值使用，以增加分析的效率與準確度。兩組類神經網路分別用於產生外加的輸入參數，以及建立電測資料與地層特性參數間的相關模式。透過本研究建立的兩組類神經網路為主架構，可經由灰關聯分析所選取之特定電測資科做為類神經網路的輸入值，預測地層特性參數。
並列摘要
The purpose of this study is to develop a computer model combined with grey relation and two set of neural network to analyze and integrate well logging data to obtain formation parameters around the well. To obtain a specific formation parameter, the kinds of well logs which are suitable as input of neural network will be chosen with the help of grey relation. Two set of neural network are used separately to get the extra input factor and to construct the relationship between well log data and formation parameters. The neural network we have built can be used to integrate and analyze the different kinds of well logging data to obtain the formation parameters in particular depth.
延伸閱讀
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