地震多属性BP神经网络法在预测煤层厚度上的应用研究

摘要：

在煤矿开采中,准确的煤厚数据非常重要.传统的计算煤厚的方法是通过已知钻孔的煤厚数据进行插值得到,这样就导致没有钻孔的地方煤厚计算结果和实际煤厚误差较大.地震多属性BP神经网络法可以有效地解决该问题.对该方法进行了理论介绍,并通过应用实例得出如何应用该方法预测煤厚.实际生产中,首先要对解释的煤层反射时间进行精细插值并提取地震属性,然后利用交汇图法和剖面法选择出与煤层厚度相关的多个地震属性,最后利用BP神经网络法进行煤厚预测.淮北某工区利用该方法计算的煤厚误差较小,验证孔的煤厚误差只有0.67％,在该区利用多属性BP神经网络法预测煤层厚度非常成功.

关键词：煤厚、多属性、BP神经网络法、属性提取、属性优化、剖面法、交汇图法

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分类号：P631.4

在线出版日期：2018-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：246-251