在钻井过程中, 取心及岩屑录井资料都十分有限, 以往通过岩心观察或者综合分析岩屑录井资料来进行岩
性和沉积环境研究的方法受到很大限制, 而利用各种测井资料所提供的丰富信息来进行沉积相研究已成为发展趋势。
通过研究曲流河沉积相中各沉积微相的特征及在测井曲线上的响应特征, 提取各不同沉积微相的测井相特征参数, 建立
曲流河沉积环境的各沉积微相的测井相模式及特征参数样本, 利用BP 神经网络技术反馈学习, 获得一套适合研究区曲
流河沉积微相的判别系数, 并对其他实际测井资料进行沉积微相自动识别, 所得结果与地质专家解释结果吻合率在
84%以上, 效果显著。