简介:摘要:在实际生产应用中,测井曲线在识别岩性、判别油气层、分析地层地质构造,以及计算孔隙度、渗透率和饱和度方面具有无可替代的作用。然而,常常因为仪器故障和井眼坍塌等问题,导致测井曲线某些井段部分测井曲线失真或间断性缺失的情况,使得后续的测井解释工作无法进一步开展,但是重测曲线不仅价格昂贵且操作十分困难。以往都是使用数据统计分析然后利用线性拟合的方式来计算重构曲线的方法,但是由于实际地质情况的复杂多变,很难用一个函数表达式来定性的准确表达,故其精确性无法满足超精细测井解释的需求。本文将多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络系统的方法应用到测井曲线重构试验中进行优化,并选择合理的、质量较好的曲线作为输入层数据,待重构曲线作为输出层数据,中间隐藏层的层数并不固定,效果较好。