基于测井参数优选的煤层含气量预测模型

随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV（Mean Impact Value）技术与LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。      

煤层含气量测井解释方法参数选择及适用性

多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。      

基于ABC-BP模型的煤层含气量预测

煤层含气量预测是煤层气资源勘探开发利用前期的重要研究内容之一。近些年,BP神经网络算法常用于煤层含气量预测领域,但传统BP模型在训练过程中往往存在收敛速度慢、对初始值敏感以及易陷入局部极小值等问题。为此,提出了一种改进的以人工蜂群算法为特征的BP神经网络预测方法。以沁水盆地某工区3号煤层为研究对象,首先,利用R型聚类分析法对目标煤储层所提取的多种类型的地震属性进行分类,优选出4种对煤层含气量变化反应最敏感且相互独立的地震属性;再利用人工蜂群算法(ABC)寻找BP神经网络的输入层与隐含层的最优连接权值和隐含层的最优阈值,构建具有鲁棒性的ABC-BP神经网络预测模型,并以井位置优选地震属性和含气量数据为样本训练该模型;最后,以整个工区目标储层的优选地震属性为输入,进行工区内煤层含气量的预测。预测结果与各井含气量的变化趋势基本吻合,其中,训练井处的平均误差率为0.23%,验证井处的误差率低于15%,预测精度较高,因此,该预测方法可靠性高,适用性强,可有效用于煤层含气量预测。      

韩城煤层气三维地震勘探区11~#煤层含气量预测

煤层含气量是煤层气勘探开发的重要参数之一,其影响因素很多。通过韩城煤层气三维地震勘探区煤心实测含气量数据和测井数据的分析,得到煤层密度和纵波阻抗是与11#煤层含气量相关性高的关键影响因素。以多因素线性拟合分析,优选出煤层密度和纵波时差为预测11~#煤层含气量最佳多因素组合。充分利用韩城煤层气三维地震数据,使用叠前同时反演技术得到纵波阻抗、纵波时差和密度数据,进而利用多因素煤层含气量预测方法对11~#煤层含气量横向展布规律进行了预测,预测结果为研究区煤层气"甜点区"评价和煤层气的开发提供了依据。     

优化BP神经网络在川西上三叠统陆相页岩含气性预测中的应用

含气性评价是页岩储层优选及甜点区优选的关键,但页岩储层在纵向上具有强非均质性及含气性差异,常规含气性评价方法预测效果较差。为了克服该问题,本文引入LM算法,利用优化BP神经网络模型对川西上三叠统陆相页岩储层含气性进行测井评价。研究结果表明,TOC含量、粘土矿物含量、岩石密度、有效孔隙度、气相渗透率及含气饱和度6个测井参数对页岩储层总含气量的影响程度最大。优选这6个测井参数作为输入层样本,进行LM-BP神经网络训练。页岩储层总含气量预测结果的相对误差分布在0.1%~15%,平均相对误差为5.52%,误差较小,表明该方法的有效性。     

测井预测煤层气含量及分布规律——以山西省沁水煤田为例

煤层气勘探与开发过程中,对煤层含气量及其分布规律做出较准确预测非常重要。笔者收集、整理、分析勘探区测井、煤层气测试等资料,并通过多元回归分析方法建立测井参数与测试煤层气含量之间的关系,预测整个勘探区煤层气含量及分布规律。研究结果表明用多元回归方法计算煤层含气量快速、准确、方便,实用性较强。煤层气含量分布趋势为煤层气勘探和开发选出有利区域,给出先期勘探开发建议。     

澳大利亚S区块基于复合参数模型的煤层含气量预测

含气量预测的准确性对于煤层气开发至关重要。测井曲线作为含气量表征的最常用资料,不同测井资料对于含气量变化的响应灵敏程度不一样,单一的测井曲线预测含气量稳定性差。为了研究煤层含气量的精确预测方法,以澳大利亚S区块的煤层气为研究对象,以实验室分析数据、测井资料为基础,通过测井资料响应特征分析,实现测井资料的扩径校正以及含气量数据深度归位处理。在此基础上,根据含气量与测井资料相关性分析结果,选择煤层埋藏深度、声波时差、自然伽马和长源距密度等相关性好的测井数据作为含气量预测的基础参数。以基础参数对含气量的敏感性分析结果为依据,构建含气量预测的复合参数,建立基于测井资料的含气量复合参数预测模型。通过软件中编写含气量计算的外挂模块实现煤层气井含气量批量计算。复合参数预测模型在实际应用中,可以克服传统煤层含气量计算准确率低、稳定性差的缺点,同时可以实现批量化计算,极大地加快含气量计算进度,能够为S区块的后续煤层气开发奠定地质基础。      

深度学习在煤层气测井解释中的应用研究

将常规储层测井解释方法应用于煤层气储层测井解释,其效果存在一定的折扣。为了改善传统方法在煤层气测井解释中出现的问题,将深度学习的思想引入测井解释,提出受限玻尔兹曼机的数量、受限玻尔兹曼机隐含层神经元数量、分类阈值的确定方法,利用深度信念网络进行煤层识别及煤层气含气量的预测。实验结果表明：首先,在交会图法效果不好的情况下,通过深度信念网络进行煤层识别,继而对识别结果进行适当校正,煤层识别成功率可达到90%以上;其次,经过多种方法的对比,利用深度信念网络进行煤层气含气量预测的效果,要好于BP神经网络、多元回归统计以及Langmuir方程三种方法。深度学习改进了传统的BP神经网络,具备更强的复杂函数泛化能力,适用于煤层气测井解释,并具有进一步的推广价值。     

利用煤田测井参数解释煤岩层储气特征

煤田测井曲线中携带着丰富的地质信息,不同属性的测井参数与煤、岩层物理力学性质、富水储气等特征均具有一定的相关性。通过对测井曲线进行数字化和标准化处理,根据煤层含气量与天然放射性参数呈负相关关系,与视电阻率、人工放射性参数呈正相关关系,确立天然放射性、视电阻率及人工放射性测井3种参数间的复合参数,进而构建复合参数与含气量之间的关系,并对研究区1煤层进行了煤层含气量计算与评价。结果表明,利用本文的方法预测的煤层含气量分布与实际揭露情况较吻合。     

柿庄南区块3号煤层含气量三维建模

煤层含气量对煤层气开发有直接影响。柿庄南区块煤层含气量相对较高,但开发过程中存在较多低效井,开展含气量三维地质建模有助于厘定含气性对煤层气井产量的影响。以沁水盆地柿庄南区块3号煤层为研究对象,运用多元回归分析方法依次建立基于埋深、灰分、挥发分及固定碳含量等参数的含气量预测公式及基于测井数据的煤岩工业分析各组分含量预测公式,最终得出柿庄南区块基于测井数据的含气量预测模型并应用于全区,与实测值对比表明预测结果较好。运用Petrel软件基于预测结果构建含气量模型,探讨3号煤层含气量三维分布特征。研究表明,区内3号煤层含气量介于11~20 m3/t,其主控因素为煤层埋深和构造部位。该模型对研究区煤层气井低产因素厘定和煤层气开发生产具有指导意义。移动阅读      

煤层煤质和含气量的测井评价方法及其应用

根据辽河油田东部凹陷煤储层的地质特征以及实际煤岩芯分析资料和测井资料,利用回归分析方法得出了计算煤层各组分含量和煤阶的方法;通过分析煤层气特征,利用兰氏方程、吸附等温线和煤层气层中子背景值导出了煤层含气量的计算公式,并通过辽河油田东部凹陷实际煤储层测井资料的处理解释验证了方法的有效性。     

基于测井信息的煤层含气量预测方法

煤层中的含气量不仅是煤矿生产的重要灾害因子之一(Wang,2001),也是决定一个地区煤层气资源能否进行商业化勘探开发的先决条件.因此,无论是为了煤矿生产安全,还是为了煤层气资源而准确地评价和预测煤层气开发前景以及制定开发方案,煤层气含量都是一个至关重要的参数.通过煤岩取样测试和试井分析,可获分析点附近煤层的含气量.但由于取样和测试的费用高,样品分析数量有限,且煤层含气量分布不均衡,导致难以掌握工区煤层含气量的分布特征.测井技术是煤层气勘探开发中的重要手段,所需要的费用较低,测井资料覆盖面较广.由于测井信息相对丰富且分辨率较高,具有弥补取心、试井及煤心分析等方面的不足的优点,可用来预测煤层的含气量(王敦则等,2003;潘和平,2005;周尚忠,2006).基于测井信息的煤层含气量预测方法主要有模型法和统计学方法.     

山西沁水寿阳ST区块煤储层三维精细地质建模

煤储层三维地质模型的精确性直接影响到后期煤层气开发方案的部署和煤层气井的产量。本文以山西沁水盆地寿阳ST区块为例,基于地质数据、岩心数据、测井数据和地震数据等资料,提出了井震约束条件下煤储层的三维地质建模方法。通过建立构造模型,采用序贯指示模拟方法模拟煤层在三维空间的分布,建立研究区岩相模型。通过序贯高斯模拟方法模拟煤层含气量、孔隙度、渗透率等参数分布规律,建立反映煤层气特征的精细三维属性模型,预测了相关属性参数的空间分布特征。基于地质模型划分了产能潜力区,结合产能数值模拟技术,进行了煤层气井单井产能预测。本文划分的煤层气产能潜力区与产能预测结果,与目前区块内煤层气开发部署和实际产气情况吻合。     

致密砂岩储层含气测井特征及定量评价

致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大、多解性突出。传统上,利用常规测井曲线进行含气性评价多是定性评价,在利用智能识别法评价含气性时,也是利用分类模型进行定性评价;而利用常规测井资料定量评价含气性比较困难。本文首先以岩心、地质、试气资料和常规测井曲线为基础,利用交会图法进行致密砂岩含气特征分析,建立含气性定性评价指标;然后,利用广义回归神经网络（GRNN）预测含气量和含水量,构造含气性和含水性指示曲线,定量评价致密砂岩的含气性;最后,定性评价和定量评价综合使用,以评价致密砂岩含气性,并在苏里格地区盒₈段进行应用,取得了较好的应用效果。     

煤层气储层测井评价技术及应用

煤层气储层地球物理测井评价是获取煤层气参数的重要方法。根据沁水盆地柿庄区块煤层气储层的典型地质特征及该区块的测井资料和岩心分析数据,基于体积模型和概率统计模型的分析方法,计算出煤层各组分含量;对大量的测井资料进行统计分析,得出该区煤层煤阶与地层温度相关的结论;基于概率统计模型计算出的煤层组分和实验室岩心解吸测试数据,利用兰氏方程和多元线性回归导出了煤层含气量计算的经验公式,并通过该区的实际资料验证了评价方法的可信度与有效性。      

沁南-夏店区块煤储层等温吸附特征及含气量预测

煤的吸附能力是决定煤层含气量大小和煤层气开发潜力的重要储层参数。通过对沁南-夏店区块二叠系山西组3号煤层72个煤样进行等温吸附实验,剖析了3号煤层煤的吸附性能,建立了基于Langmuir方程的煤层含气量预测方法,揭示了研究区3号煤层煤的吸附性能及含气量分布。研究结果表明,沁南-夏店区块3号煤层主要为贫煤和无烟煤,煤的空气干燥基Langmuir体积为18.15~34.75 m3/t,平均29.36 m3/t;Langmuir压力为1.47~2.71 MPa,平均2.03 MPa;煤储层压力梯度0.11~1.06 MPa/hm,平均0.49 MPa/hm,煤储层压力随着煤层埋藏深度的增加而增高;煤层含气饱和度整体呈欠饱和状态。通过预测模型预测研究区3号煤层含气量2.87~24.63 m3/t,平均13.78 m3/t,且随着埋藏深度的增加而增高,其含气量相对沁水盆地南部偏低。煤储层含气量分布主要受控于本区煤层生气、储气和保存等因素。      

基于灰色系统与测井方法的煤层气含量预测及应用

煤层气含量是评价煤储层的一个重要参数。本文将灰色系统用于煤层测井曲线,利用改进的斜率关联度法,分析了对煤层气含量敏感的测井曲线序列;对正关联相关的测井曲线序列利用灰色多变量静态模型GM(0,N)预测煤层气含量。并以沁水煤田为例,将预测结果与多元回归模型分析的结果进行比较并对本文方法模型的实用性进行研究分析。结果表明,应用改进的斜率关联度对测井曲线与煤层气含量进行灰色关联分析能更充分开发测井曲线与煤层气含量的关系;用GM(0,N)模型预测煤层气含量比多元回归模型预测的结果更精确,且本文模型更为强健,可在样本数据相对较少的情况下有效预测煤层气含量曲线,结果可信度高,具有实际应用价值。     

沁水盆地安泽区块3号煤层煤体结构及其控气作用

沁水盆地安泽区块煤层形成后经历多期构造运动,致使煤体结构遭受不同程度的破坏,煤体结构的分布规律制约本区煤层气的开发。基于此,利用该区的测井资料,提出测井判识煤体结构的方法,将研究区单井3号煤层结构分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种煤体结构类型组合,对比分析3号煤层不同煤体结构煤空间展布与煤层含气量、煤层埋深的相关性。结果表明:安泽地区碎裂-碎粒煤较原生结构煤、糜棱煤发育,南部碎裂-碎粒煤发育较厚,北部以糜棱煤发育相对较薄;煤层含气量随埋深有明显增加的趋势,但在同等埋深条件下,煤层含气量受不同煤体结构展布的影响较大,南部碎裂-碎粒煤发育较厚煤层吸附量大,出现煤层含气量的高值区。      

地震多属性分析技术在煤层厚度预测中的应用分析

准确预测煤层厚度对指导煤矿安全生产具有重要意义。以新疆某三维勘探研究区A3煤层的煤层厚度预测为实例,选择15口井作为样本数据,通过提取目的层地震属性特征,应用多元回归分析方法和神经网络方法进行煤层厚度预测,煤层厚度预测趋势的相关系数高达0.98。预测结果表明,多属性定量预测煤层厚度是一种有效的方法,神经网络方法得到的煤层厚度预测值较多元回归方法更为准确。     

豫西地区煤层含气性分析

煤层含气性是煤层气资源评价的的重要参数。豫西地区石炭系二叠系煤层发育,本文依据大量的煤田地质资料和含气量测试、瓦斯涌出量等数据,分析了含气量测试数据的可信度,深入解剖了煤变质程度、埋深、构造、上覆连续沉积地层厚度、煤层厚度及煤层顶底板岩性等主要控制因素对煤层含气性的影响,进而建立了煤层含气量与煤级、埋深的拟合曲线及其函数关系,并对全区二_1煤层含气量空间分布规律进行了总结,得出了本区煤层含气量高、煤层气勘探开发前景十分广阔的结论。