人工监督神经网络提升煤层裂缝识别精度：案例分析与应用

人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用是一项重要的技术突破，旨在解决地震属性分析中对煤层裂缝边界精确识别的挑战。这项研究主要采用人工监督学习方法，通过以下步骤实现裂缝识别： 首先，从地震资料中提取倾角导向体，这是关键的第一步，因为高质量的地震属性对于后续分析至关重要。倾角导向体能够提供关于地层结构和岩石性质的重要信息，有助于揭示潜在裂缝的存在和分布。 接着，研究人员通过多属性指导进行人工拾取样点，这些样本点是神经网络学习的基础，它们代表了不同特征的裂缝区域，以便训练模型理解各种地质条件下的裂缝模式。 然后，利用多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP），一种常用的神经网络结构，进行机器训练学习。在这个阶段，模型会根据已标记的样点数据学习裂缝的最优属性集，即哪些地震属性组合最能有效区分裂缝和非裂缝区域。 经过充分的训练后，模型可以对整个数据集进行拓展处理，生成裂缝概率体，这是一种概率性的空间表示，用于预测煤层中裂缝发育的可能性。这种方法使得裂缝发育区的识别更为准确，与单纯的地震属性直接识别相比，结果具有显著优势。 这项技术已经在山西阳泉新元矿区进行了实地应用，结果显示识别效果良好。然而，由于勘探区内暂时缺乏钻井资料，这意味着目前的预测结果尚未得到实际钻探数据的验证，这为技术的进一步优化和验证提出了需求。 人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用展示了其在复杂地质环境下提高精度和效率的潜力，但同时也强调了实地验证和数据支持的重要性。未来的研究可能需要结合更多的地质数据和更复杂的模型结构，以进一步提升裂缝识别的准确性和可靠性。