古叙矿区煤体及其组合的测井曲线识别技术

• 作者: 巩泽文
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 古叙矿区 测井响应 神经网络 媒体结构
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 77-84
• 页数: 8页
• 分类号: P631.8
• 字数: 3458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2019.20.011

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巩泽文		14	20	3.0	4.0