张　涛，张金功，张小莉，瞿晓婷

(1.西北大学地质系/大陆动力学国家重点实验室，陕西 西安 710069；2.西北大学 信息科学与技术学院，陕西 西安 710069)



基于元素组成的多层感知器神经网络岩性识别

张涛1,2，张金功1，张小莉1，瞿晓婷2

(1.西北大学地质系/大陆动力学国家重点实验室，陕西 西安 710069；2.西北大学 信息科学与技术学院，陕西 西安 710069)

利用元素俘获谱测井法得到的主要造岩元素信息，区分被测地层的岩性成因大类属性。通过收集、分析大量的沉积岩和岩浆岩的主要造岩元素含量实测数据，构建并训练多层感知器人工神经网络模型，最终得到了利用岩石主要元素组成数据区分样品本身岩性成因的一种方法。模型通过完全不参与人工神经网络构建与训练的实测数据测试，平均分类准确率达到94%以上，在元素俘获谱测井岩性解释方面具有较好的应用前景。

岩性成因；多层感知器；测井解释

岩石是一种或多种矿物的集合体，是构成地壳的基本部分。按其成因分为三大类，即岩浆岩、沉积岩和变质岩。就油气勘探的主要对象来说，一直以沉积岩为主。但自上世纪80年代末期以来，世界范围内的油气勘探过程中，偶然发现了与岩浆岩相关的油气藏。人们由此开展了一系列与油气有关的岩浆岩研究[1-5]。遂发现岩浆岩在不同的形成环境下，有不同的生、储、盖意义[6-11]。就我国以发现的岩浆岩油气资源来说，华北油田、大港油田、渤海湾盆地、准格尔盆地、大庆油田等均有岩浆岩油气藏的发现报道[12-19]。……