PNN概率神经网络反演技术预测煤层顶板岩性——以寺家庄煤矿中央盘区为例

为研究山西阳泉寺家庄煤矿构造软煤发育规律,采用PNN概率神经网络反演技术对研究区煤层顶板岩性进行反演,从而对构造软煤进行预测。以自然伽马曲线为约束条件,通过分析目标区顶板砂岩、泥岩密度与自然伽马的响应特征,对叠后三维地震数据进行PNN反演。结果表明:15号煤层顶板砂岩对应低自然伽马值,且与构造软煤发育呈正相关性。通过研究煤层顶板砂岩分布规律,可间接预测构造软煤的空间发育特征。     

岩性反演在煤层顶板砂体识别中的应用

EXB矿区主要目的层为一套泛滥平原河流相含煤碎屑岩沉积地层,煤层顶板岩性空间变化快,预测难度大。针对该问题,本文利用测井岩石物理分析建立煤、中砂岩、细砂岩和泥质砂岩的波阻抗频率直方图:煤的波阻抗值较小,主要范围3 000~6 300 m/s·（g/cm3）;中砂岩的波阻抗值域范围5 500~10 000 m/s·（g/cm3）;由于细砂岩和泥质砂岩性质接近,在波阻抗上无法区分,将两者合并处理,值域范围6 000~12 000 m/s·（g/cm3）。然后利用叠后地震反演计算波阻抗体,利用岩相与流体概率分析技术预测煤层顶板岩性的空间展布。结果表明,地震预测的岩性及其厚度的宏观变化趋势与钻井揭示结果基本一致,岩性平面厚度分布规律与沉积环境相符。      

三维地震技术在煤层顶板稳定性研究中的应用

龙固井田为全隐蔽的华北型煤田,位于巨野煤田中部,其首采扩大区主采煤层为3号煤层。考虑3煤层顶板稳定性主要受其顶板的构造信息和岩性信息影响,因此首先依据三维地震勘探综合解释成果及波阻抗反演解释成果对二者进行定量化,然后对波阻抗数据进行归一化处理,使得波阻抗数据和量化后的构造数据具有相同的变化范围及等量贡献。在此距离范围内构造和岩性的权值各为0．5,依此生成综合因素煤层顶板稳定性隶属度。分析3煤层顶板以上10m、20m处的综合因素煤层顶板稳定性隶属度图可以发现,该区3煤层顶板稳定性比较好。且其稳定性主要是受构造因素控制,岩性因素相对影响较小。     

多参数岩性反演在煤田地震勘探中的应用

基于模型的常规地震反演方法,利用声速或密度测井曲线进行约束从而获得波阻抗信息.但是,当目的层与围岩的波阻抗差异很小时,根据波阻抗信息很难解决层位对比问题.实际上,视电阻率、自然伽马等测井曲线可以提供其他的地层岩性信息,利用多参数进行约束反演对区分岩性更加敏锐.双测井曲线融合法将密度和视电阻率测井曲线融合、变换后得到一条拟密度曲线,该曲线同时突出了煤层与岩浆岩的密度和电阻率异常.利用该曲线进行约束,可以实现多参数岩性反演.     

等速型砂泥岩区自然伽马反演可信度探讨:以YQ2井三维地震区为例

工区目的层的岩性主要为低速煤层、高速灰岩和等速砂泥岩,地震资料中波阻抗和强振幅主要反映了低速煤层和高速灰岩,由于砂泥岩为等速,所以利用速度反演和波阻抗不能有效解决该类型砂岩储层的识别问题.通过孔隙度反演和有争议的自然伽马反演探讨了砂岩厚度和有利储层预测的可信度.3种反演的结果对比表明,在砂泥岩等速和存在煤层、灰岩等异常...     

波阻抗反演技术在煤田地震岩性勘探中的应用

在煤田地震勘探中,岩性勘探已成为人们研究的一个热门课题。与其他地震反演技术相比,波阻抗反演技术不仅可提高原始地震资料的垂向分辨率,而且可以将地震波转换为地层信息。介绍了波阻抗反演技术的原理及实现方法,并以平顶山某采区岩性勘探为例,说明波阻抗地震反演方法可以进行岩性勘探,并可用来预测煤层厚度,同时还可以识别煤层中的夹矸。     

基于测井曲线物理建模技术在煤系岩相分析中的应用

侏罗纪煤田煤层顶板水是制约煤矿安全生产的重要因素,研究煤层顶板岩性对防治上覆砂岩含水层显得尤为重要。首先利用常规测井曲线对煤层顶板岩性进行精细解释,获得顶板岩性的体积模型,在此基础上应用xu-white方法建立岩石物理模型,模拟出岩石的纵波速度、横波速度和密度测井曲线;将模拟密度曲线与实测密度曲线、录井岩性与测井解释岩性等进行对比,验证所建模型的合理性。以袁大滩井田2号煤层顶板岩性解释为例,通过建模计算,其正演密度曲线与实测密度曲线误差小于8%;合成记录振幅与地震振幅的相关系数高达90%,表明岩石物理模型正演速度与地震速度高度吻合,依此获得的波阻抗直方图有效的区分出2煤顶板的岩性。     

基于地质统计学反演预测煤层厚度

受基底影响,永陇矿区2号可采煤层厚度变化范围较大,为0.65~26.79 m。为实现高精度煤层厚度预测,选取该区对地层岩性分辨率较高的自然伽马作为预测属性,并将计算的岩性概率模型作为三维数据约束进行地质统计学反演。通过地质统计学反演得到的岩性数据,区分了煤层和泥岩,成功的预测了煤层的厚度。根据地质统计学反演预测的煤层厚度,可知该区西南部煤层较薄,只有0~5 m;东北部煤层较厚,一般超过20 m。对比地质统计学反演预测的煤层厚度与实际钻探揭露的煤层厚度,可以看出地质统计学反演预测煤层厚度更接近于钻探揭露的煤层厚度,平均准确率达80%以上,其精度高于传统的确定性反演。     

地震勘探专家朱书阶

<正>朱书阶(1972.6-),男,汉族,安徽太湖人,研究员。现任中煤科工集团西安研究院有限公司地震勘探研究所专家。朱书阶多年来从事煤田地震勘探领域的科研与生产管理工作,通过在厚黄土覆盖区、灰岩出露山区、陡倾角区等地区的地震勘探技术研究、开发与生产工作,积累了丰富的实践经验。将波阻抗反演技术应用于岩浆岩侵入煤层范围的圈定及煤层厚度变化趋势预测中获得成功。目前正致力于应用地震勘探技术进行煤层顶板岩性预测和奥陶系灰岩顶界面起伏形态的研究工作。     

波阻抗反演在东胜煤田勘探中的应用

东胜煤田为陆相沉积煤田,具有含煤层数多、厚度不均、层间距不稳定等特点,勘探区内地震反射波追踪对比存在多解性,严重影响了煤层的追踪对比。为破解该难题,对东胜煤田地震勘探资料进行了以模型为基础的多井约束岩性宽带反演,即:利用该勘探区的地震数据资料、对煤层反射波解释层位、断层数据,结合测井数据、岩性柱状数据及其它地质资料,进行多井约束下的二维叠后反演,对所得到的反演数据体再依据反演原理,结合已知测井数据进行地震属性反演,最终得到能够反映岩性变化的波阻抗数据。对波阻抗反演数据进行煤层追踪对比解释,准确圈定出区内煤层的赋存范围,并合理解释了煤层分叉、合并、尖灭及厚度变化等地质现象,取得了较为可靠的地质成果。     

西湖凹陷平湖组砂泥岩岩性神经网络地震预测

传统的地震波阻抗反演方法存在岩性分辨能力不高和多解性问题,反演结果难以满足精细刻画岩性分布规律的要求。本文通过构建包含岩性和波阻抗信息的归一化后的拟伽马曲线作为岩性指示曲线,利用神经网络方法,将地震数据转化为与岩性关系更密切的伽马数据体。通过神经网络地震反演,得到砂泥岩岩性反演数据体。将该方法用于西湖凹陷平湖组砂泥岩岩性反演,与传统方法相比,泥岩厚度预测精度达93%,较为准确地刻画了地下砂泥岩分布情况,为后期的油气勘探提供依据。     

反演技术在解决煤层顶板岩性应用中的几个重要环节

淮南矿区煤层为石炭二叠纪煤层,13-1煤属下石盒子组,煤层全区稳定,平均厚度为3．5m。由于该区视电阻率曲线在砂岩及煤层反映为高电阻率,而泥岩电阻率相对平缓,针对这个特点,利用约束稀疏脉冲反演方法,结合地震数据,重构富含顶底板砂泥岩信息的波阻抗曲线,得到了联井波阻抗剖面及煤层顶板属性切片图,该成果图可清晰反映13—1煤层及顶板以上10m范围内的砂、泥分布。通过该实例的应用,对如何建立地质模型、重构波阻抗的方法、子波估算方法及稀疏脉冲反演中的A值的选择等几个重要环节进行了剖析。     

波阻抗约束反演技术预测煤层厚度

用测井资料结合三维地震数据体及其解释成果进行多井约束下的波阻抗反演(稀疏脉冲反演结合地震约束的测井曲线反演)来预测煤层厚度,是通过层位标定确定煤层所对应的波阻抗层,然后提取该波阻抗层的厚度并与钻孔见煤点处的煤层厚度进行拟合匹配,最终得到三维地震测区的煤层厚度分布规律。该法对煤层厚度预测是一种新的尝试。      

岩浆岩地震波阻抗反演与厚度预测

岩浆岩的侵入对煤层有较大的破坏作用,严重影响煤矿的安全开采。高密度三维地震数据具有宽频带、宽方位和高密度采样的优势,包含着更丰富的构造和岩性信息,为岩浆岩的识别和预测奠定了基础。通过测井曲线综合对比分析,常规声波、密度等测井曲线对岩浆岩敏感性较差,无法识别和准确划分岩浆岩,电阻率和自然伽马等测井对岩浆岩反映敏感,可用于岩浆岩层位划分;以敏感曲线的层位划分结果为约束,对声波和密度曲线进行重构,获得对岩浆岩反映敏感的伪测井曲线,基于模型进行波阻抗反演,将地震信息转化为岩性信息,精细雕刻岩浆岩的空间展布规律,实现岩浆岩侵蚀范围和厚度预测。     

高密度三维地震数据驱动的煤层岩浆岩侵入区综合解释方法与应用

淮北矿区主采煤层多存在岩浆岩侵入现象,且具有侵入煤层多、分布面积广、侵入方式复杂等特点,常规地震勘探无法保证其解释精度。针对该问题,以全数字高密度三维地震勘探数据体为基础,对比分析不同岩浆岩侵入状态的地震响应特征;综合利用基于地层物性差异的地震多属性分析技术、基于波形差异的地震相分析技术和基于阻抗差异的测井约束波阻抗反演技术,进行煤层岩浆岩侵入区的识别与解释,精细雕刻其空间分布规律。研究表明:薄层岩浆岩侵入区以测井约束的波阻抗反演解释精度高,厚层岩浆岩侵入区预测则综合地震属性分析与地震相分析结果。因此,根据矿区的煤层分布和岩浆岩侵入特征,综合运用地震属性技术、地震相技术与波阻抗反演技术,能有效刻画出岩浆岩侵入煤层的分布范围。      

Stratimagic波形地震相分析在层序地层岩性分析中的应用

应用波阻抗反演以及常规地震属性预测储层时,在钻井资料较少、储层较薄的情况下多解性较强。Stratimagic波形地震相分析技术采用神经网络算法对某一层间的地震数据道进行逐道对比分类,细致刻画地震信号的横向变化,从而得到与地质相对应的地震相图,并以此用于储层砂体和地层岩性油藏的预测。以东营凹陷八面河地区滩坝砂体岩性油藏为例,说明应用该方法进行滩坝砂体和岩性油藏分布预测,是行之有效的。      

地震多属性拟测井多参数反演预测煤层顶底板岩石赋水性研究

通过实例介绍利用地震多属性与测井成果联合反演,获得表征煤层顶底板岩石赋水性强弱的拟测井参数体,进而对其进行赋水性分析：首先利用伽马-伽马测井及视电阻率曲线重构岩石视孔隙度曲线,以获得研究区岩石视孔隙度成果;利用测井成果合成地震记录进行精细的地震地质层位标定及采区地震数据的保幅、保真处理;在测井成果约束下进行地震多属性拟测井多参数反演,利用反演成果的高低异常区评价煤层顶底板赋水强弱分区——低波阻抗、低电阻率、高孔隙度分布的区域对应赋水性强的区域,反之为赋水性弱的区域。     

多井约束InverMod反演在四川新场气田含气砂体预测中的应用

利用Ｊａｓｏｎ公司的ＩｎｖｅｒＭｏｄ反演模块,通过一个系统的工作流程,从三维地震数据中得到最常用的岩性参数－波阻抗。展示了波阻抗在储层描述研究中比常规的地震解释和属性分析更精细,更有效,并通过在四川新场气田蓬莱镇组油气藏研究中的应用,讨论了波阻抗方法的有效性。在此基础上,对含气砂体进行预测,取得了良好的效果。     

利用地震资料预测煤层古河道冲刷带

为预测沁水盆地西缘某矿区煤层古河道冲刷带,开展了地震波数值正演模拟,利用地震属性分析技术,结合波阻抗反演技术、三维可视化技术等手段,研究了煤层古河道冲刷带分布的特征。后期钻孔验证表明,利用地震资料预测煤层古河道冲刷带的方法是可行的。      

概率神经网络在地震岩性反演中的应用

卧龙湖煤矿北二采区岩浆岩侵入8煤层的现象较为严重,同时该区煤层中构造煤比较发育,瓦斯富集问题较为突出。利用三维地震资料、测井曲线进行约束反演得到的波阻抗作为外部属性,并使用step-wise属性选择法确定合适数目的地震属性,利用概率神经网络技术(PNN)对该区进行孔隙度预测反演。孔隙度反演结果与波阻抗反演结果的对比表明:孔隙度较波阻抗对于识别瓦斯富集带具有更高的分辨能力;概率神经网络具有高稳定性、计算精度高等特点,可作为研究构造煤发育和瓦斯赋存的有效手段。