【摘 要】
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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
【机 构】
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煤炭科学研究总院,中煤科工集团西安研究院有限公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05045002),中煤科工集团西安研究院有限公司科技创新基金(2018XAYMS20)资助.
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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B
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