【摘 要】
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煤层含气量分布和煤层气富集规律已成为当今重要的科研课题。充分利用BP神经网络具有的非线性映射能力、泛化能力和容错能力,批量数据处理使整体偏差值最小,分组拟合比单个样
【机 构】
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中国石油勘探开发研究院,中国石油大学
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煤层含气量分布和煤层气富集规律已成为当今重要的科研课题。充分利用BP神经网络具有的非线性映射能力、泛化能力和容错能力,批量数据处理使整体偏差值最小,分组拟合比单个样本拟合效果好的特点预测煤层气含量;煤层含气量在一定范围内变化,于是把煤层含气量作为因变量的数据进行分级预测,并且适当调节样本允许误差且允许个别错误存在,以减少模型整体误差。煤层的埋深、镜质组、灰分和挥发分为影响QP区块的主要因素,将这4个影响因素作为变量建立BP神经网络模型,调节网络模型各项参数,分配不同学习训练样本、检验样本和坚持样本以找出合理的神经网络学习训练结构。再与地质统计学和克里金插值法有机结合来预测煤层含气量分布规律和探索煤层气富集规律。
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