PNN概率神经网络反演技术预测煤层顶板岩性—以寺家庄煤矿中央盘区为例

• 作者: 刘最亮 罗忠琴
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 顶板 岩性 预测 伽马测井 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（z1）
• 所属期刊栏目: 煤田物探
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: P618.11
• 字数: 2934字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2018.S1.011

摘要

为研究山西阳泉寺家庄煤矿构造软煤发育规律,采用PNN概率神经网络反演技术对研究区煤层顶板岩性进行反演,从而对构造软煤进行预测.以自然伽马曲线为约束条件,通过分析目标区顶板砂岩、泥岩密度与自然伽马的响应特征,对叠后三维地震数据进行PNN反演.结果表明:15号煤层顶板砂岩对应低自然伽马值,且与构造软煤发育呈正相关性.通过研究煤层顶板砂岩分布规律,可间接预测构造软煤的空间发育特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗忠琴		2	3	1.0	1.0