BP人工神经网络反演在煤层厚度预测中的应用

受古河流冲刷的影响,潞宁煤矿2号煤层厚度变化相对较大,为0.35~6.8 m。为了提高煤层厚度预测精度,圈定古河流冲刷带,采用了BP人工神经网络反演的方法,通过计算提取地震属性的相关系数、互相关分析及有效性分析等方法优选出独立敏感的地震属性,利用优选后的地震属性与钻孔数据综合训练,建立了煤层厚度预测模型,定量预测了勘探区煤层厚度变化趋势,结合煤层厚度预测结果和地震时间剖面圈定了区内的古河流冲刷带范围。结果表明,BP人工神经网络反演方法为煤层厚度的预测提供了一种新的方法。