1) lilhologic sounding
岩性测深
2) lithology sounding technology of telluric electricity field
大地电场岩性测深
3) lithology prediction
岩性预测
1.
Mechanism of lithology prediction by double-critical DIVA method and its application;
双临界DIVA的地震岩性预测机理及应用
2.
The lithology prediction in the Ken-71 area of Shengli Oil Field is achieved by multiple seismic at- tributes and Backpropagation(BP)neural network.
利用多地震属性和 BP 神经网络可以得到胜利油田垦71地区的岩性预测,由井附近的地震道中可以提取井数据和多地震属性,并由此得到岩性信息,再用 BP 网络对岩性信息进行标定,岩性分布是基于训练好的网络和该地区的多地震属性进行计算的,结果与该区域未参加训练的井资料相比符合率为75%。
4) logging lithology
测井岩性
1.
When there are scanty core data and more log data,feedforward neural network is a very effective method to recognize the logging lithology.
在引入前馈神经网络方法的基础上，以取芯井岩芯与测井参数的对应关系作为识别模式，经过向识别模式学习获得模式识别智能知识，从而利用这些智能知识去识别未取芯井的测井岩性。
补充资料：岩性密度测井
用γ源发出的γ射线被岩石原子吸收后，原子放出电子。岩石原子吸收γ射线的截面(称光电吸收截面)除以岩石的原子序数，为有效光电吸收截面指数Pe；根据各种岩石Pe值的不同，可区分出不同的岩性。本法适用于裸眼井，除探测岩性外，还可测量岩石的体积密度。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条