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煤层顶板岩性对于煤矿安全生产产生很大的影响.通过神经网络方法对自然伽马测井与地震属性（包括波阻抗属性）进行训练得到两者的非线性关系,并将其应用到整个地震数据中得到拟自然伽马体.相对于波阻抗属性,自然伽马参数可以很好地区分砂泥岩,从而更直接预测煤层顶板岩性,提高岩性预测的分辨率.
多属性神经网络反演预测煤层顶板岩性
【摘 要】
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煤层顶板岩性对于煤矿安全生产产生很大的影响.通过神经网络方法对自然伽马测井与地震属性（包括波阻抗属性）进行训练得到两者的非线性关系,并将其应用到整个地震数据中得到拟自
【机 构】
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中煤科工集团西安研究院有限公司,中国矿业大学（北京）煤炭资源与安全开采国家重点实验室
【出 处】
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煤田地质与勘探
【发表日期】
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2016年1期
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