简介：介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法，研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络（ANN）模型，并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明，用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的，并有较好的符合率。
简介：反转构造是具有重要油气勘探意义的一种复合构造样式。伸展盆地发育的3套层序和控制性断层上的零点是认识反转构造的基本参数；此导出的反转率、位移－距离曲线和生长指数可用于运动学分析。含油气盆地中的2大类4亚类反转构造分别形成于面状断层的扩展褶皱作用和铲状断层的弯曲褶皱作用。构造反转可对油气聚集和油气勘探造成多方面的影响。
简介：通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法.该方法克服了传统方法的某些局限性,预测储层物性参数时不需要地震子波;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性;用逐步递归法选取最佳属性;用交互验证法监视所选属性的可靠性.
利用人工神经网络技术根据测井曲线形态特征识别沉积环境
反转构造的运动学分析与形态类型
概率神经网络技术在油气藏物性参数预测中的应用
