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由于采用常规测井曲线评价页岩储层总有机碳含量的精度不高,泛化能力不强,需要大量样本。针对这些问题,改
进了神经网络算法,以增加模型的预测能力。利用模糊系统优化细胞神经网络结构,以增强其逻辑推理能力,提高其对模
糊数据的敏感性;选择能有效避免“虚拟碰撞”的雨林算法,并针对其存在的缺陷进行改进;利用改进雨林优化算法对网
络的初始权值阈值进行优化,避免网络陷入局部极小。分析测井特征曲线的物理意义,选择密度测井曲线与自然伽马能谱
测井曲线作为网络的输入,以总有机碳含量作为输出,通过70块岩心样本网络学习与26块岩心样本预测,证明了新网络模
型的优越性。结果表明,新模型回判将相对误差从23.189%减小到17.185%,预测相对误差由52.421%减小到15.158%,具
有更强的学习能力与泛化能力,更适用于页岩储层总有机质含量的测井评价。 相似文献
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<正>经中央机构编制委员会办公室批准,国土资源部地质灾害应急技术指导中心将在中国地质环境监测院挂牌成立。国土资源部地质灾害应急技术指导中心是国土资源部履行全国地质灾害应急管理职能的业务支撑单位,主要承担全国重大地质灾害的应急调 相似文献
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湖南界牌岭锡多金属矿床位于南岭成矿带中段,是近年来新发现的以锡和萤石为主,伴生锂、铍、铌、钽、锌等重要资源的大型矿床。该矿床矿化元素多且规模大、矿化分带性强、成矿时代也较新（~90 Ma）,使其在湘南钨多金属矿集区内独具特色。文章在详细的矿床地质工作基础上,对界牌岭不同矿化段的萤石和锡石进行了矿物学研究和微区原位微量元素对比分析。研究结果显示,萤石由深到浅表现为明显的正Ce异常向负Ce异常、负Eu异常向正Eu异常转变,指示成矿流体向上运移过程中氧逸度逐渐升高。浅部矿体与深部花岗斑岩中萤石的稀土元素配分特征一致,指示两者均为深部富F花岗质岩浆的产物。相较于南岭地区云英岩型和石英脉型锡矿,界牌岭锡石中Nb-Ta含量偏低,但高于矽卡岩型锡矿,具有富Fe、贫W的特征,较低的Zr/Hf值（平均为2.76）。对比研究认为,界牌岭锡矿体仍处于该岩浆热液系统中-远端,推测其深部至隐伏岩体仍具较大找矿空间。结合前人研究,文章综合构建了界牌岭锡萤石矿床成矿模式,并提出了相应的勘查标识,圈定了界牌岭深部近花岗岩体矽卡岩型-云英岩型-石英细脉型锡（钨）铌钽矿、北北东向主断裂北段深部锡多金属矿、斑岩体内及深部接触带锡锂铌钽矿3个方向的找矿预测靶区。 相似文献