BP神经网络磁性体顶面埋深预测方法

作者：赵文举^*; 刘云祥; 陶德强; 赵荔; 胡文涛

来源：石油地球物理勘探, 2020, 55(05): 1139-937.

DOI：10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2020.05.022

• 磁异常极值
• 垂向导数
• 极值比
• 磁源深度
• BP神经网络
• 火成岩深度

基于磁力异常确定磁性体埋深是磁法勘探的研究目的之一,对磁性矿藏、火成岩及磁性基底的研究具有重要意义。为此,通过提取大量理论长方体模型的磁力异常以及垂向一阶、二阶、三阶导数的极大值,获得三个极值比值并形成序列。利用这些极值比序列与相应模型的顶面深度构成训练样本,对构建的BP神经网络进行训练,并存储训练成功的BP神经网络,用于磁性体顶深预测。模型计算结果表明,91%以上训练样本和非训练样本的预测误差都小于10%。将该方法用于中国YX地区火山岩顶面埋深的预测,结果与钻井数据吻合较好,说明了方法的实用性和有效性。