BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用

BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用

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付康伟, 张学强, 彭炎. BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用[J]. 物探与化探, 2019, (3): 486-493. doi: 10.11720/wtyht.2019.1277

引用本文:

付康伟, 张学强, 彭炎. BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用[J]. 物探与化探, 2019, (3): 486-493. doi: 10.11720/wtyht.2019.1277

FU Kang-Wei, ZHANG Xue-Qiang, PENG Yan. The application of BP neural network algorithm to the prediction of terrestrial gas hydrate accumulation[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2019, (3): 486-493. doi: 10.11720/wtyht.2019.1277

Citation:

FU Kang-Wei, ZHANG Xue-Qiang, PENG Yan. The application of BP neural network algorithm to the prediction of terrestrial gas hydrate accumulation[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2019, (3): 486-493. doi: 10.11720/wtyht.2019.1277

BP神经网络算法在陆域天然气水合物成藏预测中的应用

中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,湖北武汉,430074

中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,湖北武汉,430074

中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所,河北廊坊,065000

基金项目:
中国地质调查局地质调查“陆域冻土区天然气水合物物化探靶区预测研究”项目

详细信息

中图分类号: P631

刊出日期: 2019-06-20

The application of BP neural network algorithm to the prediction of terrestrial gas hydrate accumulation

Publish Date: 20 June 2019

摘要: 勘察陆域天然气水合物的过程中,会产生大量的地质、地球物理和地球化学资料,将这些数据资料与数学方法有机结合,建立起综合信息预测模型对寻找水合物具有重要意义.笔者选取木里地区为主要研究区域,综合区内勘查已获得的地质、地球物理和地球化学数据,分析和提取了对水合物成藏有利的特征,给出了相应的预测变量转化规则.采用BP神经网络这种非线性预测方法进行成藏预测研究,并对结果进行对比评估.结果显示,钻遇水合物的钻井与预测得到的高有利度区吻合,未遇水合物的钻井基本落于低有利度区,算法有效实用,建立的转换规则切实可行.
- BP神经网络 /
- 天然气水合物 /
- 水合物预测 /
- 木里地区

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