多属性神经网络反演预测煤层顶板岩性

• 作者: 刘万金 刘文明 裴跟弟
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 煤层顶板岩性 地震属性 神经网络 自然伽马测井
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 煤田物探
• 页码范围: 103-106,111
• 页数: 5页
• 分类号: P631
• 字数: 3078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2016.01.020

摘要

煤层顶板岩性对于煤矿安全生产产生很大的影响。通过神经网络方法对自然伽马测井与地震属性(包括波阻抗属性)进行训练得到两者的非线性关系，并将其应用到整个地震数据中得到拟自然伽马体。相对于波阻抗属性，自然伽马参数可以很好地区分砂泥岩，从而更直接预测煤层顶板岩性，提高岩性预测的分辨率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文明		4	14	2.0	3.0
5	刘万金	中国矿业大学北京煤炭资源与安全开采国家重点实验室	3	35	3.0	3.0
6	裴跟弟		4	6	1.0	2.0