基于测井资料的BP神经网络的煤体结构预测
China Coal（2018）
Abstract
基于柿庄南3号煤层测井和钻井岩芯数据,结合地质强度因子对煤岩煤体结构进行定量表征,通过因子分析完成对声波时差、体积密度、自然伽马、井径、补偿中子以及深层向电阻率测井曲线的优选,并将其结果作为模型输入参数,利用BP神经网络方法,建立了该地区的煤层煤体结构GSI值的预测模型.预测数值与目标数值具有高度的吻合度,并再次利用多元线性回归方法进行对比.结果表明,BP神经网络方法具有更好的适用性,为以后煤体结构预测模型的建立提供了新思路.
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