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为了解决石油测井中水泥胶结质量识别误差较大的问题，采用八扇区水泥胶结测井仪进行声幅测量。仪器灵敏度变化以及泥浆对声信号的衰减所引起的误差可以综合利用首波幅度信息对其消除。通过对非线性连接权的神经网络方法的研究和阐述，克服了传统的BP学习算法过程中难以跳出局部极小值与收敛速度慢的缺点，使其具有3层BP网络的功能且提高了运行速度，优于统计识别方法。实验表明，前馈神经网络方法的应用可识别水泥胶结质量，识别正确率远高于相对幅度法，效果显著。