神经网络在松辽盆地深层火山岩岩性预测中的应用

基于松辽盆地深层火山岩岩心分析,通过模型正演分析发现,深层火山岩产生的重、磁异常不是很大,表现为叠加在强背景之上的次级异常。 提出了积分—迭代延拓平化曲线新方法来增强火山岩磁异常信息,以达到均衡磁异常,消除深度的影响。通过对松辽盆地区域磁异常的处理与解释,提取反映深层火山岩的磁异常信息,利用斜导数、欧拉反褶积等多种方法圈定了深层火山岩的分布,指出火山岩的视密度、视磁化率与其两者的相关系数是最佳的三参数组合。神经网络模糊识别是判别火山岩岩性的有效方法, 应用该方法在井约束下建立判别网络, 完成了深层火山岩岩性的识别。应用神经网络判别火山岩岩性的方法对其他地区深层火山岩的预测有一定的参考和借鉴作用。