為了快速有效的獲取砂巖型鈾礦礦集區(qū)鈾礦異常分布信息,以砂巖型鈾礦異常的測井響應(yīng)特征為理論依據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性映射和學(xué)習(xí)能力,以已知鈾礦礦化層信息為學(xué)習(xí)樣本,構(gòu)建3層BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對松遼盆地大慶長垣南端某鈾礦礦集區(qū)鈾礦鉆孔測井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行異常層和礦化層的識別提取,并將模型識別結(jié)果與已知礦化層信息進(jìn)行分析對比。結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別準(zhǔn)確率達(dá)86.55%,效果較好,礦化層的識別結(jié)果同已知礦化層信息重合度高,同常規(guī)的鈾礦異常識別方法相比更加接近鈾礦異常分布的形態(tài)。此方法能快速有效的獲取未知孔的異常信息、降低人為解釋工作帶來的誤差,具有較高的準(zhǔn)確性,優(yōu)勢明顯。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于鈾礦勘察工作中具有良好的前景。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)構(gòu)造位置

研究區(qū)內(nèi)的鈾礦異常主要賦存于四方臺組的砂體中,屬砂巖型鈾礦[1]。因而砂巖型鈾礦異常的測井響應(yīng)特征主要有:極高的自然伽馬值(GR),已知礦化層的平均放射性可達(dá)1 000 api;鈾礦異常多富集于泥-砂-泥結(jié)構(gòu)、砂泥互層等,因而密度曲線在異常發(fā)生處有由大變小的趨勢,可在含礦目的層作為鈾礦異常存在的輔助標(biāo)志;縮徑與擴(kuò)徑現(xiàn)象的產(chǎn)生也對自然伽馬測井存在一定的波動影響,雖不屬于地球物理屬性,但其在放射性測井解釋中具有重要的輔助參數(shù)作用[18]。此外,由于鈾礦賦存巖性交替變化的原因,在鈾礦異常處表現(xiàn)出相較于上下巖層低電位、高電阻的現(xiàn)象。不同測井參數(shù)隨著鈾礦異常的發(fā)生出現(xiàn)各自的變化,這些變化間復(fù)雜且微小的相關(guān)關(guān)系共同指示著鈾礦異常的存在,同時也給鈾礦異常識別的準(zhǔn)確性帶來了一定的困難。測井響應(yīng)特征如圖2所示。3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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