基于地震属性的煤层火成岩侵入预测

煤层火成岩侵入给煤矿生产以及经济效益带来了极大的影响,属于亟待解决的问题.本文充分发挥测井信息的作用,基于测井数据建立正演模型,获得不同侵入模型叠加记录,并提取多种地震属性;利用灰色关联和模糊聚类方法对提取的地震属性进行分类和优化,得到与地质目标相关性较好,且相互独立的4种地震属性;利用井旁道地震记录和井信息作为BP神经网络的学习样本进行训练,在训练好的BP神经网络中输入从地震数据中提取的优化后的地震属性,预测煤层火成岩侵入区的分布情况.从实际测区的预测情况看,该方法准确性和可靠性较高,可对实际生产进行理论指导.