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题名煤层含气量测井解释方法参数选择及适用性
被引量：12
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作者
唐颖
李乐忠
蒋时馨
张滨海
仲米虹
孙玉红
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机构
中国地质大学(北京)能源学院
中海石油气电集团技术研发中心
中海油研究总院
中海油能源发展采技服钻采工程研究院
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出处
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期94-98,共5页
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文摘
多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。
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关键词
煤层气
测井
煤层含气量
多元线性回归
BP神经网络
参数选择
适用性
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Keywords
CBM
well logging
gas content
multiple linear regression
BP neural network
parameter selection
applicability
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分类号
P631.8
[天文地球—地质矿产勘探]
TE132
[石油与天然气工程—油气勘探]
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