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引用本文:赵 健,刘 展,张 勇.激光单分子BTEX异常的人工神经网络评价技术[J].海洋科学,2008,32(3):6-12.
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激光单分子BTEX异常的人工神经网络评价技术
赵 健1, 刘 展1, 张 勇2
1.中国石油大学( 华东) 地球资源与信息学院;2.青岛海洋地质研究所
摘要:
采用BP(Back-Propagation Network)神经网络方法,根据试验区BTEX指标实测数据,结合油气化探、地质、地球物理等资料建立BTEX异常综合评价指标体系及评分标准,完成 BTEX异常的BP神经网络综合评价模型并对试验区进行含油气远景评价,研究结果表明该技术具有较好的应用前景。
关键词:  海洋油气化探  BTEX异常  BP神经网络  综合评价  
DOI:
分类号:
基金项目:国家863计划资助项目(2002AA615160)
Artificial neural network evaluation technology for comprehensive evaluation of BTEX(benzene,toluene,ethylbenzene,and xylene) anomalies using a single molecule detection by laser
赵 健,刘 展,张 勇
Abstract:
According to the data of the experimental area measured by the BTEX indicators, the paper used the BP neural network method and combined the geochemical prospecting, geologic and geophysical data to establish a comprehensive evaluation system and score standards of BTEX anomalies. On this basis, the paper completed the BP neural network comprehensive evaluation of the BTEX anomalies and evaluated the oil and gas prospect of the experimental area. Therefore,there is a broad prospect of the application of BP neural network in the research on oil and gas exploration.
Key words:  geochemical prospecting of oceanic oil and gas  BTEX anomalies  BP neural network  comprehensive evaluation  
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