古叙矿区煤体及其组合的测井曲线识别技术

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.

关键词：古叙矿区、测井响应、神经网络、媒体结构

所属期刊栏目：19

分类号：P631.8

资助基金：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

在线出版日期：2019-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：77-84