Каменные твердые отложения характеризуются сложностью формирования и разнообразием типов, важно разработать точный метод классификации и определения формирования песчаников Люфэнь в бассейне реки Чжуцзян. Для точного классификации формирования, используются параметры влияния формирования и технологии обработки изображения, и содержание каждого компонента в литье для характеристики различий в силе влияния образования песчаниками таких как прессование, цементация и эрозия, после чего формирование песчаника разделяется на классы I, II, III в зависимости от силы влияния формирования. Затем строится многослоеный перцептронные нейронные сети модель на данных измерительных кривых естественной гаммы, времени задержки звуковых волн, компенсированных нейтронов, компенсированных плотность и сопротивление, и данные измерительных кривых считать признаки для разделения песчаников I, II, III в классы, и меняется переменные и улучшаются параметры модели, и в конце происходит деление и распознавание песчаников. Путем сравнения с фактическими литейными песчанниками, точность модели плавного распознавания составила 82,11%, и применили модель к распознаванию песчаника скважины LF13-9-1, общее количество образцов составило 23, точность распознавания песчаника составила 82,61%, что показывает, что модель имеет хороший эффект распознавания. Установленный метод классификации и распознавание формирования песчаников на основе технологии обработки изображения и многослоеного перцептронного нейронного сетевого модель может обеспечить углубленные сведения для распознавания формирования песчаников.

Бассейн реки Чжуцзян; группа Вэнчан; Образование песчаной скалы; Обработка изображений; Машинное обучение; Измерение кривой