將常規(guī)儲層測井解釋方法應用于煤層氣儲層測井解釋,其效果存在一定的折扣。為了改善傳統(tǒng)方法在煤層氣測井解釋中出現(xiàn)的問題,將深度學習的思想引入測井解釋,提出受限玻爾茲曼機的數(shù)量、受限玻爾茲曼機隱含層神經(jīng)元數(shù)量、分類閾值的確定方法,利用深度信念網(wǎng)絡進行煤層識別及煤層氣含氣量的預測。實驗結果表明:首先,在交會圖法效果不好的情況下,通過深度信念網(wǎng)絡進行煤層識別,繼而對識別結果進行適當校正,煤層識別成功率可達到90%以上;其次,經(jīng)過多種方法的對比,利用深度信念網(wǎng)絡進行煤層氣含氣量預測的效果,要好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡、多元回歸統(tǒng)計以及Langmuir方程三種方法。深度學習改進了傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,具備更強的復雜函數(shù)泛化能力,適用于煤層氣測井解釋,并具有進一步的推廣價值。 

【文章來源】：地質與勘探. 2020,56(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

受限玻爾茲曼機的結構

如圖2所示，根據(jù)已有煤層分布資料的HM1井的煤層分布位置與9條常規(guī)測井曲線之間的對應關系可知，對煤層響應比較明顯的測井曲線有自然伽馬、微球聚焦、聲波、中子以及密度測井曲線。利用上述5條測井曲線可以做出幾組用于煤層識別的交會圖（圖3～5）。圖3 中子-自然伽馬交會圖

中子-自然伽馬交會圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3118136