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概率神经网络在地震岩性反演中的应用
  • 171
  • 254
  • 作者

    彭刘亚崔若飞张亚兵

  • 单位

    中国矿业大学资源与地球科学学院

  • 摘要
    卧龙湖煤矿北二采区岩浆岩侵入8煤层的现象较为严重,同时该区煤层中构造煤比较发育,瓦斯富集问题较为突出。利用三维地震资料、测井曲线进行约束反演得到的波阻抗作为外部属性,并使用step-wise属性选择法确定合适数目的地震属性,利用概率神经网络技术(PNN)对该区进行孔隙度预测反演。孔隙度反演结果与波阻抗反演结果的对比表明:孔隙度较波阻抗对于识别瓦斯富集带具有更高的分辨能力;概率神经网络具有高稳定性、计算精度高等特点,可作为研究构造煤发育和瓦斯赋存的有效手段。
  • 关键词

    概率神经网络岩性反演孔隙度波阻抗

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(40874054)；中央高校基本科研业务专项资金项目(2010ZDP01A07)；
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    [1]利用弹性波阻抗反演预测构造煤发育

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