基于BP神经网络的钻井热导率预测模型

摘要：

　　大地热流不仅是反映一个地区构造作用的重要参数，也是影响一个地区温度场变化的重要参数。通过钻井的测温数据和在实验室测得的岩芯热导率计算热流是获得热流的一种重要方法。本文根据Goutorbe等提出的用神经网络预测热导率的方法进行研究，通过对检验样本以及在南海地区三口钻井的热导率进行预测，预测的热导率的平均误差均在岩石热导率测试的最大允许误差内。这种热导率预测模型为计算未取样但有测井数据的钻井的热导率提供了一种新方法。

关键词： 地热流 岩芯热导率 预测模型 神经网络

作者: 蒋海燕 施小斌 杨小秋 石红才

作者单位: 中国科学院 边缘海地质重点实验室 中国科学院南海海洋研究所 广州 510301 中国科学院研究生院 北京 100049 中国科学院 边缘海地质重点实验室 中国科学院南海海洋研究所 广州 510301

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国地球物理学会第二十七届年会

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 207

在线出版日期: 2011-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）