神经网络反演：提升煤层顶板岩性预测精度

本文主要探讨了"多属性神经网络反演预测煤层顶板岩性"这一关键课题，针对煤矿安全生产中的重要问题，即煤层顶板岩性的准确识别。文章首先指出，自然伽马测井与地震属性（尤其是波阻抗属性）在预测煤层顶板岩性中起着至关重要的作用，因为这些属性能够提供地质结构的重要线索。 神经网络技术在本研究中被用来揭示这两种测量数据之间的非线性关联。传统的地震数据通常仅包含波阻抗等单一属性，然而，结合自然伽马测井数据，神经网络模型能够挖掘出更深层次的信息，提升岩性预测的精度和分辨率。自然伽马参数以其在区分砂泥岩方面的优势，使得预测过程更加直接和有效。 研究者刘文明、刘万金和裴跟弟来自中煤科工集团西安研究院有限公司以及中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室，他们利用国家自然科学基金项目和国家十二五科技支撑计划的资金支持，进行了这项深入的研究。他们的研究成果发表在《煤田地质与勘探》杂志2016年第44卷第1期，文章编号为1001-1986(2016)01-0103-04。 该文的创新之处在于，它展示了如何通过多属性神经网络的逆向工程，将地震数据转化为拟自然伽马体，这是一种模拟自然伽马测井结果的模型，能够直观地反映煤层顶板岩性分布。这种方法有助于矿产开采企业在设计开采策略时做出更为精准的地质判断，从而降低风险，提高生产效率。 这篇文章为煤炭行业提供了一种新的岩性预测方法，通过结合神经网络和多属性分析，优化了煤层顶板岩性预测的技术手段，对于保障煤矿安全开采具有重要意义。