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为了准确地实现对岩性的有效表征,在原始测井数据基础上,首先对统计特征、纹理特征等对岩性具有更好表征能力的特征进行提取;然后对提取的特征信号进行离散余弦变换（DCT）获取可靠性更高的相关低频特征;最后,利用反向传播神经网络（BP）构建自动岩性识别系统。为了验证所提方法的有效性,采用大庆油田某区块多井测井数据进行了多组交叉对比实验。实验结果表明：利用统计特征和纹理特征的多频组合作为神经网络的输入数据,岩性识别精度明显提高。