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關鍵詞：煤體結構 測井曲線 bp神經網絡 定量識別 安澤區塊 

摘要：以沁水盆地南部安澤區塊山西組3號煤巖為研究對象,利用11口評價井的鉆井取心和常規測井曲線資料,利用BP神經網絡方法,對煤體結構進行了定量識別.研究結果表明:根據宏觀觀察的取心破碎情況,安澤區塊山西組3號煤巖煤體結構可劃分為原生結構煤、碎裂結構煤、碎粒結構煤和糜棱結構煤四類;隨著破碎程度的增強主要表現為自然伽馬、聲波時差、補償中子和井徑的增大,密度和深電阻率降低;不同煤體結構測井曲線數值存在大量重疊,利用測井曲線識別煤體結構具有多解性;選取自然伽馬、補償中子、井徑、聲波時差、密度和深電阻率6條測井曲線,利用BP神經網絡方法,實現了基于常規測井曲線和BP神經網絡的煤體結構定量識別.該方法可有效提高煤體結構識別準確性.

遼寧工程技術大學學報·自然科學版雜志要求:

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