《表4 卤水层识别正确率Table 4 Accuracy of brine discrimination》

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《BP神经网络在富钾卤水中的应用研究》

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分析对比结果:BP神经网络的识别结果基本符合录井结果，相对于常规测井解释结果更加准确，避免了解释人员主观性带来的误差，有效地减少了工作量，优势明显。另外，川东地区深层卤水大多存储于碳酸盐岩地层中，周围盐岩、硬石膏等蒸发岩发育广泛，岩性复杂，导致卤水层交界面处与实际结果有较大的偏差，识别的准确性有所下降。为了进一步验证模型的性能，在研究区内另外选取5口井进行卤水层识别，识别结果如表4所示。统计每口井的识别结果发现以GR，AC，CNL，DEN和Rt等5条测井曲线值识别卤水层的正确率约为85.7%，可见BP神经网络模型识别深层卤水的性能是很好的，可以在研究区内进行推广使用。