简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。
简介：本文采用数字摄影测量分析和电阻率层析成像（ERT）技术，对Picerno地区（意大利南部巴斯利卡塔地区）发生的复杂旋转一直移滑动涉及的物质体积进行了评估。解析摄影测量数字摄影测量技术促进了1997、2004和2006年的多时相航空照片分析。为了鉴别滑坡的不同地貌特征（陡坡、阶地和山沟）及其发育状况，按照最大比例尺1：5000开展了解析和数字照片解译。开展地质和地形调查来验证航空照片的解译结果。通过采用自适应网格方法生成1997、2004和2006年的数字高程模型（DEM）。
利用人工神经网络由缆式测井预测孔隙度和渗透率：一个北海实例
利用数字摄影测量分析和电阻率层析成像法调查意大利南部巴斯利卡塔地区Picerno滑坡（摘要）
