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

来源期刊：煤田地质与勘探2018年第S1期

论文作者：刘最亮 罗忠琴

文章页码：50 - 55

关键词：顶板;岩性;预测;伽马测井;概率神经网络;

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。