PNN概率神经网络反演技术预测煤层顶板岩性--以寺家庄煤矿中央盘区为例

摘要：

　　为研究山西阳泉寺家庄煤矿构造软煤发育规律，采用PNN概率神经网络反演技术对研究区煤层顶板岩性进行反演，从而对构造软煤进行预测。以自然伽马曲线为约束条件，通过分析目标区顶板砂岩、泥岩密度与自然伽马的响应特征，对叠后三维地震数据进行PNN反演。结果表明：15号煤层顶板砂岩对应低自然伽马值，且与构造软煤发育呈正相关性。通过研究煤层顶板砂岩分布规律，可间接预测构造软煤的空间发育特征。

关键词： 顶板 岩性 预测 伽马测井 概率神经网络

作者: 刘最亮 罗忠琴

作者单位: 阳泉煤业(集团)有限责任公司,山西 阳泉045000 中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院,河北保定072750

会议类型: 国内会议

会议名称: 2018煤炭安全高效绿色开采地质保障技术研讨会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 50-55

在线出版日期: 2018-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）