摘要：利用BP人工神经网络建立了油气水层的解释模型,给出了改进的BP训练算法,应用这种神经网络油气水层解释模型适时评价了新井106层数据,经试油验证22层,其中19层符合,解释符合率为86.3%,网络模型识别率为100%;在同样精度下,改进算法学习时间是BP算法的47%,且系统稳定.改进的神经网络算法是一种有效综合解释油气水层的新方法,具有学习、记忆、自适应等功能,可最大限度地综合运用多项原始资料,具有其他解释方法不可比拟的优点,为录井综合解释提供了一条切实可行的新途径.

关键词：神经网络算法 油气识别 解释模型 录井 bp 

单位：长江大学理学院; 长江大学计算机科学学院