【摘 要】
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为了获取无岩心深度段的岩石热导率，建立基于BP神经网络的热导率预测模型。根据声波、密度、中子、电阻率、自然伽马等5种测井响应预测岩石热导率，其模型计算所需时间较短，不需
【机 构】
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中国科学院边缘海地质重点实验室,中国科学院研究生院
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为了获取无岩心深度段的岩石热导率，建立基于BP神经网络的热导率预测模型。根据声波、密度、中子、电阻率、自然伽马等5种测井响应预测岩石热导率，其模型计算所需时间较短，不需要岩性组分资料，比只考虑1种或其中几种物理参数影响的经验公式适用范围更广。对检验样本以及位于南海的1144A井、1146A井、1148A井等3口大洋科学钻探ODP（Ocean Drilling Program）钻孔的热导率预测结果表明，模型预测的热导率误差低于实验室岩石热导率测试的最大允许误差。该热导率预测模型为获取没有岩心的上述5种测井响
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