论文摘要
不同测井曲线对于煤体结构识别具有多解性。为提高判识精度,通过对古叙矿区石宝矿段煤储层特征和常规测井响应特征分析,提取了对煤体结构反应敏感的8条测井曲线,包括自然伽马、井径Ⅰ、井径Ⅱ、深侧向电阻率、浅侧向电阻率、补偿密度、补偿中子、补偿声波,采用BP(back propagation)神经网络算法,通过MTALAB软件,建立了神经元数量为100、训练函数为TRAINLM,适应学习函数为LEARNGDM、误差分析为MSE的二层BP神经网络煤体结构定量识别模型,预测结果与矿区其他井岩心进行对比,结果表明,基于BP神经网络的煤体结构测井识别方法精确度达89%,效果好于传统的测井判识方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 巩泽文
关键词: 古叙矿区,测井响应,神经网络,媒体结构
来源: 科学技术与工程 2019年20期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,石油天然气工业,矿业工程
单位: 煤炭科学研究总院,中煤科工集团西安研究院有限公司
基金: 国家科技重大专项(2016ZX05045002),中煤科工集团西安研究院有限公司科技创新基金(2018XAYMS20)资助
分类号: P618.11;P631.81
页码: 77-84
总页数: 8
文件大小: 246K
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