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多属性神经网络反演预测煤层顶板岩性
  • 226
  • 179
  • 作者

    刘文明刘万金裴跟弟

  • 单位

    中煤科工集团西安研究院有限公司中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室

  • 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。
  • 关键词

    煤层顶板岩性地震属性神经网络自然伽马测井

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然基金项目(U1261203)；国家十二五科技支撑计划(2012BAB13B01；2012BAC10B03)~~；
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    这篇文章属于“煤矿区地震属性分析技术及其应用”专题（19篇）

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