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概率神经网络技术在煤田地震反演中的应用研究
  • ISSN号:1004-2903
  • 期刊名称:《地球物理学进展》
  • 时间:0
  • 分类:P631[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学资源与地球科学学院,徐州221116, [2]煤层气资源与成藏过程教育部重点实验室,徐州221116, [3]深部岩土力学与地下工程国家重点实验室,徐州221116, [4]云南大瑞煤业集团有限公司小海子煤矿,曲靖655813
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973)项目(2007CB209400); 国家自然基金项目(40874054); 中央高校基本科研业务专项资金项目(2010ZDP01A07); 国家重大专项(2011ZX05035-003-002HZ煤层气勘探三维逆VSP技术研究)联合资助
中文摘要:

实现从构造勘探向岩性勘探阶段的转变,是煤田地震勘探亟待解决的重要问题。其中,地震反演技术是岩性勘探的一种重要手段。为了规避常规反演方法的固有限制,利用概率神经网络技术预测井数据和地震数据之间的非线性关系,得到密度数据体和速度数据体,并获得相应的波阻抗数据体。对某矿区的实际地震资料采用该技术进行岩性反演,得到了较为准确的波阻抗数据体,为岩性解释提供了不可或缺的资料。

英文摘要:

It is transformation from the structure to lithologic exploration that needs to be urgently solved in coalfield seismic exploration.As we all know,seismic inversion technique is a significant tool in lithologic exploration.We chose to apply probabilistic neural network method for predicting the nonlinear relationship between well data and seismic data so as to avoid the inherent limitations of the common inversion method and then predicte density and velocity volume to derive the impendence volume.Based on the thought,we use the technique to lithological inversion and obtained a quite accurate impendence volume which provide indispensible data to lithologic interpretation in one coalfield.

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期刊信息
  • 《地球物理学进展》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院地质与地球物理研究所 中国地球物理学会
  • 主编:刘光鼎
  • 地址:北京市9825信箱
  • 邮编:100029
  • 邮箱:prog@mail.igcas.ac.cn
  • 电话:010-82998113 62369620
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-2903
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2982/P
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18579