自组织竞争神经网络在砂岩铀矿测井解释中的应用
"该资源是一篇研究生毕业论文,探讨了自组织竞争神经网络在砂岩型铀矿测井数据解释中的应用。论文作者蔡中超,专业为地质资源与地质工程,研究方向为地球探测与信息技术,导师为杨亚新教授。论文主要关注如何利用自组织竞争神经网络提升测井数据解释的效率、速度和准确性,以进行更精确的岩性识别,减少主观因素的影响。" 正文: 随着科技的不断进步,测井技术在地质资源勘探中的作用愈发显著,尤其是对于砂岩型铀矿床的探测。测井数据的解释方法正朝着综合化、人机交互和全自动化方向发展。然而,传统的岩性识别方法往往耗时且精度不足,容易受到人为因素的干扰。这篇论文正是针对这一问题,提出运用自组织竞争神经网络进行测井数据的解释。 自组织竞争神经网络是一种基于大脑神经元竞争机制的机器学习模型,它能够通过自我学习和调整权重,形成对输入数据的层次化表示,从而实现对复杂数据模式的识别。在本研究中,这种网络被应用于砂岩型铀矿的测井数据,以识别不同岩性,如泥岩、粉砂岩、细砂岩、中砂岩、粗砂岩和煤层。 论文首先对研究区的地质概况进行了详细分析,结合砂岩型铀矿的特性和放射性平衡规律,探讨了地层岩性与测井曲线幅度之间的关系。在前人研究的基础上,论文选择了SP(自然电位)、LL3(三侧向测井)、CAL(井径)和DEN(密度测井)四种关键测井数据作为学习样本指标,建立了不同岩性的标准学习样本库。 通过训练和优化自组织竞争神经网络,论文实现了对钻井数据的自动解释,有效地划分了地层和识别了岩性。研究结果表明,这种方法能够提高解释的效率和准确性,减少了人为因素的不确定性,对于砂岩型铀矿的勘查和评价具有重要的实践意义。 此外,论文还讨论了学习样本指标选择的重要性,并对比了不同指标组合的应用效果,为未来类似研究提供了参考。整体而言,该研究不仅提升了测井数据解释的技术水平,也为地质资源领域的智能化和自动化探索开辟了新的路径。
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