浏览全部资源
扫码关注微信
中国地质大学(武汉)资源学院
纸质出版:2025
移动端阅览
严德天. 评论:基于机器学习测井反演的煤体结构评价:以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例[J]. 地质科技通报, 2025,44(4):1.
严德天. 评论:基于机器学习测井反演的煤体结构评价:以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(4): 1.
严德天. 评论:基于机器学习测井反演的煤体结构评价:以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例[J]. 地质科技通报, 2025,44(4):1. DOI: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20250003.
严德天. 评论:基于机器学习测井反演的煤体结构评价:以鄂尔多斯盆地榆林地区本溪组8号煤为例[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(4): 1. DOI: 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20250003.
<正>“双碳”目标下,非常规油气资源的高效开发至关重要,煤层气作为一种具有代表性的新型清洁优质能源,其研究正逐步向复杂煤系地层以及深部煤层发展。煤体结构是煤层地质演化过程中内部破坏变形程度的表征,直接影响煤岩孔裂隙系统以及非均质性,煤体结构准确判识对于煤层气开发具有重要意义。现有识别方法中,煤心直接识别法虽能根据不同的煤心形状直接确定煤体结构,但成本较高且仅限于煤心钻孔;测井曲线识别法成本低、连续性好,可作为替代方法。然而传统测井方法多基于经验公式的线性关系,难以准确反映煤体结构的非线性特征,应用受限。论文《基于机器学习测井反演的煤体结构评价:以榆林地区本溪组8号煤为例》引入机器学习的方法,采用多种算法反演了全区煤体结构,并解析了其与构造带发育的关系,为煤层气生产中的煤体结构识别以及构造带分析提供了方法支撑。
0
浏览量
49
下载量
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构