基于测井数据的砂岩型铀矿异常识别BP神经网络方法应用

康乾坤; 路来君; 尚殷民

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基于测井数据的砂岩型铀矿异常识别BP神经网络方法应用

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为了快速有效的获取砂岩型铀矿矿集区铀矿异常分布信息,以砂岩型铀矿异常的测井响应特征为理论依据,利用BP神经网络强大的非线性映射和学习能力,以已知铀矿矿化层信息为学习样本,构建3层BP(back propagation)神经网络模型。对松辽盆地大庆长垣南端某铀矿矿集区铀矿钻孔测井数据进行异常层和矿化层的识别提取,并将模型识别结果与已知矿化层信息进行分析对比。结果表明:BP神经网络模型识别准确率达86.55%,效果较好,矿化层的识别结果同已知矿化层信息重合度高,同常规的铀矿异常识别方法相比更加接近铀矿异常分布的形态。此方法能快速有效的获取未知孔的异常信息、降低人为解释工作带来的误差,具有较高的准确性,优势明显。BP神经网络技术应用于铀矿勘察工作中具有良好的前景。

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来源
《科学技术与工程》|2020年第9期|3476-3484|共9页
作者
康乾坤; 路来君; 尚殷民;
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作者单位

吉林大学地球科学学院长春 130061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P631.64;
关键词
铀矿异常; BP神经网络; 分类识别; 测井响应; 砂岩型铀矿;

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