论文摘要
根据磁力异常确定磁性体埋深是磁法勘探需要研究的问题之一,对磁性矿物、火成岩及磁性基底的研究具有重要意义。本研究利用BP神经网络技术自动预测磁性体的顶面埋深,自动化程度较高,适合于矿体、火成岩等磁性体的顶深预测。通过提取大量理论模型的磁异常及其垂向导数异常的极大值,获得磁异常极值比值序列,并与对应的模型深度构成训练样本对,对神经网络进行训练,并将训练成功后的网络参数存储,用于后续的预测工作。模型计算效果表明,95%以上训练样本的预测误差小于10%,未参加训练样本的预测也表明了这一结果。将本方法用于YS地区的火成岩顶面埋深预测,预测结果与钻遇火成岩深度吻合较好,说明了本方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 赵文举,赵荔,胡文涛,宋伟聪,刘云祥
关键词: 磁异常,深度预测,神经网络,火成岩,垂向导数
来源: 中国石油学会2019年物探技术研讨会 2019-09-09
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 地质学,地球物理学
单位: 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
分类号: P631.2
页码: 983-986
总页数: 4
文件大小: 2061k
下载量: 176
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