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巖性分析是研究沉積環境、 進行礦產勘探和評價的重要問題。 由于同一沉積環境中某類巖 
性的地層， 一般都具有一組特定的參數值 ， 因此可用測井資料將整個鉆井剖面的地層劃分為若 
干個具有地質意義的測井相 ， 用以反映沉積巖巖性特征， 并能將不同巖性的沉積巖區分開的一 
組測井參數值 ， 確定它們的巖性。  
應用測井資料進行巖性分析， 改變了以往成本高， 時效低， 用巖心、 巖屑錄井的傳統作法。  
針對如何快速 、 準確、 自動地進行分層和巖性分析， 許多學者都進行了研究u  ] ， 并編制了相應 
的計算軟件。 但由于需要較多的計算環節和已知資料 ， 方法仍未達到理想結果。 主要有兩大難 
點： 一是測井參數較多， 數據量大， 影響了計算速度和精度； 二是不同的井各類測井相與地層巖 
性的對應關系復雜， 很難用幾個統一的特征模型來描述它們， 增加了識別的難度 
對此 ， 筆者利用瓦爾什變換形成矩形波的特點 ， 將測井曲線進行瓦爾什低通濾波， 變換成 
規則的矩形化 曲線， 進行分層。然后利用人工神經網絡“ 自學 習” 的特點， 選擇性能穩定的反向 
傳播 神經 網絡 ， 經過適當 的訓練和學 習 ， 完 成巖性識 別 。