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题名基于RBF神经网络的煤储层随机建模
被引量：3
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作者
雷能忠
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机构
中国矿业大学资源与地球科学学院
地质过程与矿产资源国家重点实验室(中国地质大学)
皖西学院城市建设与环境系
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期1144-1149,共6页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(40730422)
地质过程与矿产资源国家重点实验室开放课题资助项目(GPMR200905)
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文摘
利用RBF神经网络进行非条件模拟,改进估计加模拟误差法(ESE)随机模拟技术,在Arc-GIS和MATLAB软件平台上进行煤储层随机建模。在贵州省织纳煤田实例研究中,获得了与煤层气资源量有关的煤层厚度、空气干燥基灰分、煤中空气干燥基水分等煤储层属性随机建模多个实现。利用50,100次两组随机建模实现计算煤层气资源量,进行概率资源量分布特征研究,煤层气概率资源量分布类型相似,基本呈正态分布,资源量变化范围分别为14.972×108～16.964×108,14.972×108～17.047×108m3,平均值分别为15.92×108和15.97×108m3。利用100次随机建模实现获得的资源量数据制作累积概率分布图,得到P90,P50,P10三个概率资源量。研究区煤层气实际资源量大于P90(15.389×108m3)的概率是90%,大于P10(16.611×108m3)的概率为10%。提出基于栅格像元的煤层气资源量概率空间变异分析方法,通过计算获得了由50次随机模拟实现得到的栅格资源量概率空间变异图。
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关键词
随机建模
煤储层
径向基函数神经网络
估计加模拟误差
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Keywords
stochastic simulation
coalbed methane reservoir
radial basis function neural network
estimation ＆ simu-lation error（ ese ）
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分类号
P618.11
[天文地球—矿床学]
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