【摘 要】
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西湖凹陷是东海陆架盆地内最大的含油气凹陷,主力烃源岩平湖组为含煤的煤系地层,煤层具有厚度薄、层数多、生烃能力强的特征,而煤层的准确厚度常难以计算。本文利用BP神经网
【机 构】
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中海石油（中国）有限公司上海分公司
【基金项目】
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国家科技重大专项“近海富烃凹陷资源潜力再评价和新区、新领域勘探方向”(No.2008ZX05023-1)(第3阶段)资助
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西湖凹陷是东海陆架盆地内最大的含油气凹陷,主力烃源岩平湖组为含煤的煤系地层,煤层具有厚度薄、层数多、生烃能力强的特征,而煤层的准确厚度常难以计算。本文利用BP神经网络技术,以实际岩性为学习预测样本,以对煤层响应敏感的测井参数为输入变量,通过对建立的三层BP神经网络模型的训练测试来实现对煤层的识别。结果表明,声波时差、中子和密度对煤层的测井响应最明显,利用BP神经网络技术识别出的煤层数量比原测井解释的煤层数有所增加,能识别出薄煤层,且与实际岩性的吻合度更高。BP神经网络技术可更好地识别钻井剖面中的煤层,尤其
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