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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 221 - 228 (8page)
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In this study, we applied the back-propagation Artificial Neural Network (ANN) technique to test the shear-velocity for the two wells from an oil field in southeastern region of Turkey estimated from an empirical relationship. The input to the neural network includes neutron porosity, density, true resistivity, P-wave velocity and gamma-ray logs which are known to affect the shearwave velocity. The correlation between the shear-wave velocity from the empirical relationship and that from the neural network is close to one in both the training and testing stages. Thus, the ANN technique can be used to predict shear-wave velocity from other well log data.
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Akhundi, H. / 2014 / Prediction of shear wave velocity using artificial neural network technique, multiple regression and petrophysical data : A case study in Asmari reservoir(SW Iran) / Open Journal of Geology 4:303~313
Avseth, P. / 2005 / Quantitative seismic interpretation: Applying rock physics tools to reduce interpretation risk / Cambridge University Press :359
Baan, M. / 2000 / Neural networks in geophysical applications / Geophysics 65:1032~1047
Castagna, J. P. / 1985 / Relationships between compressional-wave and shear wave velocities in clastic silicate rocks / Geophysics 50:571~581
Castagna, J. P. / 1993 / Offset-Dependent Reflectivity-Theory and practice of AVO analysis / Investigations in Geophysics :135~177
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