基于VMD和SVM的煤厚预测方法研究

煤厚变化对煤炭安全高效开采具有重要的影响。针对三维地震数据中含有噪声时,易导致煤厚预测结果具有较大误差的问题,提出一种利用变模态分解(VMD)和支持向量机(SVM)方法结合进行煤厚预测的方法。首先,构建煤厚楔形模型并对其进行地震正演模拟,当煤层厚度较薄时,振幅属性和频带宽度属性与煤厚之间具有较好的正相关性,而瞬时频率属性与煤厚具有较好的负相关性;对正演地震记录增加噪声,结果表明噪声对利用地震属性进行煤厚预测具有较大影响。利用VMD进行去噪之后,基于SVM进行煤厚预测,实际地震资料的煤厚预测结果与已有钻孔揭露的煤层信息较为吻合,预测煤厚最小绝对误差仅为0.02 m,最大绝对误差0.52 m,验证了方法的可行性和有效性。研究成果可为低信噪比区的煤厚反演提供参考。      

东营凹陷红层地球物理特征分析及有利储层预测

东营凹陷深部储层是干燥沉积环境下的一套红层,其中的孔一中储层厚度大、钻遇井少,具有较大勘探潜力。但目标区地层结构复杂,埋深从南到北逐渐变大,井震关系一致性不好,储层预测有很大难度。通过综合分析井震特征、优选地震属性、建立井震厚度关系,使用单一最佳属性法、多元线性回归法、基于学习型的非线性储层预测法,得出以下认识与结论：1）研究区红层具有薄互层典型特征,频率较上覆和下伏地层高,地震反射具有中振、低连、低信噪比特征;2）新研发的基于优势频率的流度因子具有最好的厚度相关性,最大振幅、均方根振幅、过零点数、能量半时也较好;3）无论是多元线性回归还是非线性支持向量机,优化的五属性储层预测效果要好于七属性;4）基于交叉验证的支持向量机方法十分适合深部储层小样本储层厚度预测,效果好于单一最佳属性法和多元线性回归法。     

基于关联规则与随机森林的地震多属性砂体厚度预测

地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法(RFR)、联合关联规则与随机森林回归(AR-RFR)及BP神经网络回归的算法(AR-BP)对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。     

基于BP算法的煤层厚度预测技术应用研究

煤层厚度变化情况对煤矿综采工作面布设有很大的影响,查明煤层厚度的变化对煤矿开采有着极为重要的作用。依据厚度变化的非线性特点,运用三维地震数据的运动学、动力学特征,研究了煤层反射波不同类型属性信息与煤层厚度的相关性,通过非线性人工神经网络BP算法,建立了各属性与煤厚之间的人工神经网络模型,利用反向传播学习建立煤厚预测的神经网络。针对山西某矿201工作面的煤层厚度变化,通过BP人工神经网络进行了预测,经实际探采对比验证可知效果良好。该项研究也为今后通过三维地震资料预测煤层厚度提供了相关的经验。     

基于地震振幅属性预测煤层厚度

煤层厚度是煤层气资源量计算的基础数据,也是煤层气开发有利区评价的主要参数之一。通过对煤层厚度正演模型分析,认为当煤层厚度大于1.7 m时,均方根振幅属性随煤层厚度的增加而增大。利用HC研究区实际地震数据和钻井资料,以煤层厚度正演模型结果为依据,拟合井点处煤层厚度与均方根振幅属性之间的关系式,来预测HC研究区5#煤层厚度平面图。通过实钻井煤层厚度和预测厚度的误差统计分析,认为利用均方根振幅属性预测煤层厚度的方法简单,精度较高,能够满足煤层气勘探开发的需要。     

回采工作面煤层动态标定预测技术应用研究

智能开采对于地质条件的不适应问题非常突出,特别是对煤层起伏和厚度的绝对精度提出了更高的要求。三维地震勘探横向分辨率高,能够对煤层起伏进行控制,但在地震解释时,煤层底板高程受时深转换计算影响,存在一定的误差。针对这一问题,以工作面三维地震数据和采掘过程中探煤厚数据为基础,通过不断更新速度场提高煤层底板时深转换绝对精度;同时利用迭代插值算法,不断更新工作面煤层厚度;通过对计算得到的数据进行误差统计和分析。在TJH304回采工作面进行试验,利用工作面巷道和切眼探煤厚数据并结合三维地震资料动态解释后,工作面推采前方煤层底板高程值和厚度值绝对误差变小;特别是距离当前采煤面30 m以内的4个验证点煤层底板高程值误差范围为0.37~0.58 m,煤层厚度值误差为0.32~0.44 m。结果表明,三维地震动态解释技术可最大化将三维地震和井下生产数据有效结合,不断提高煤层空间精度,为智能开采提供预想煤层模型。      

基于SVM的溶洞顶板安全厚度智能预测模型

以某岩溶隧道为背景,采用二维弹塑性有限元方法对隧道开挖进行数值模拟计算,分析了隧道底部溶洞顶板安全厚度的影响因素,用支持向量机方法得出了能综合体现各影响因素的溶洞顶板安全厚度预测模型,并和多元线性回归得到的预测模型进行对比。计算结果表明,支持向量机预测模型较之多元线性回归模型,不但具有方便快捷的优点,而且具有更高的预测精度。     

线性回归分析在邯峰矿区2~#煤层瓦斯含量预测中的应用

以邯峰矿区53个钻孔中2#煤层资料为基础数据进行线性回归分析,首先初步确定原煤水分、挥发分、灰分、煤厚、煤层倾角、埋深、顶板(岩性、厚度)和底板(岩性、厚度)等因素与煤层瓦斯含量的相关程度,并将其定量化,经一元线性拟合筛选,删除对2#煤层瓦斯含量影响较小的灰分和底板因素,对余下因素再进行多元线性拟合,建立2#煤层瓦斯含量与2#煤的水分、挥发分、埋深、煤厚、煤层倾角和顶板(岩性、厚度)的多元线性回归方程。经检验该方程较好地表达了瓦斯含量与相关因素的定量关系,预测值与实测值接近,可作为邯峰矿区预测其它钻孔2#煤层瓦斯含量的数学模型。     

基于粒子群优化支持向量机的煤层底板突水量等级预测

为更好地解决支持向量机(SVM)核参数和惩罚因子的取值对煤层底板突水量等级预测精度的影响问题,提出利用全局搜索能力较强的粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机参数。选取含水层水压、隔水层厚度、岩溶发育程度、断层规模等作为影响煤层底板突水量等级的因素,利用华北聚煤区煤层底板突水的实测数据进行训练,建立了煤层底板突水量等级预测的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)模型,并将其应用于其他样本的预测。应用表明:模型能够较好地解决煤层底板突水量等级预测中存在的小样本、非线性等问题,预测结果与实际情况吻合程度高,具有较强的实用性和有效性。      

陕北侏罗纪煤田煤厚解释方法研究及应用效果

陕北侏罗纪煤田煤层厚度变化范围大(0～14m),而其调谐厚度为8m,故以往基于薄层理论的煤厚解释方法对其不完全适用。本次研究选用的九种参数的物理含义,并且通过楔型模型正演,得出不同参数适用于不同煤厚度变化范围,以便于对于不同地区有针对性地选用合适的参数来解释煤厚。文章还介绍了模型正演程序及反演程序的结构和流程,并介绍了其主要功能。最后用煤厚反演程序对大保当区实际资料进行了煤厚预测,其结果经钻孔验证,精度较高。     

三维地震属性参数在煤层厚度预测中的应用

依托“西部煤炭资源高精度三维地震勘探技术”项目工程,对晋城某矿南翼大巷东南区5m×5m×1ms的三维地震数据体,采用三维地震属性参数预测煤层厚度及其变化规律：沿3煤层、15煤层10ms时窗提取地震属性42种,根据钻孔资料,计算出煤厚与地震属性相关系数;从中优选出相关系数大于0．35的地震属性,其中3煤层9个、15煤层10个;然后进行地震属性互相关分析,优选出与3煤、15煤层厚度相关系数较大的4种属性,建立预测煤厚的BP神经网络模型,分别选取3煤层12个、15煤层4个实测数据作为学习训练和测试样本,以钻孔地震属性作为学习样本,对网络进行训练,最终获得全区煤层厚度。经与预留钻孔成果资料对比,预测精度较高,结果可用。     

复合煤层中夹矸对槽波探测解释断层落差的影响

槽波地震勘探技术在探测工作面内部断层、陷落柱发育情况、煤厚变化等方面已经取得较好的应用效果，现已成为井下地质构造探测的首选方法。但对于含夹矸的复合煤层地质构造的探测，槽波方法还存在一定的问题，为研究复合煤层中夹矸对槽波地震探测中断层落差解释的影响，通过建立不同的数值模型进行正演分析，并选取山西某矿复合煤层进行槽波探测试验。研究结果表明:复合煤层中的夹矸对槽波探测解释断层落差有较大影响，夹矸的厚度与煤层差异较小时，槽波探测解释断层落差时的单位煤厚标准应为复合煤层的总厚度；差异较大时，单位煤厚标准应为激发接收层的单一煤层厚度。研究结果可为槽波实际资料的解释、分析提供参考依据。      

谱分解技术在煤层厚度预测及沉积环境方面的应用

谱分解技术是通过短时窗离散傅里叶变换(DFT)将地震资料从时间域转换到频率域,得到振幅谱及相位谱调谐体的一项处理技术。通过谱分解顺层相位与频率切片可以较清晰地了解区内煤层的岩性特征及沉积环境,从而预测煤厚。基于该项技术,以山西省沁水盆地某研究区山西组3煤层为例,研究了3号煤层厚度与下伏砂岩厚度的对应关系,发现3煤层厚度与基底分流河道砂岩厚度呈负相关关系,即煤层厚度随基底砂岩厚度增大而减小。由此认为在三角洲平原沉积环境下,在钻孔较少且分布不均匀时,可通过谱分解属性切片对煤层基底砂岩厚度的预测来推断煤厚。该区利用谱分解技术预测的煤厚趋势与振幅法获得的煤厚趋势相比,其精度较高,因此,谱分解技术不失为一种较好的煤层预测方法。     

徐州王庄煤矿7煤瓦斯赋存时空规律研究

该文在分析江苏徐州王庄煤矿山西组7煤层瓦斯赋存的控制条件的基础上,通过对煤层瓦斯含量与上覆基岩厚度、顶板20 m含泥率及煤厚的相关性进行多元线性回归,研究了煤层瓦斯含量分布规律。又根据瓦斯地质数学模型法计算公式,得到了该煤矿回采工作面的瓦斯涌出量预测结果;并对矿井煤与瓦斯突出危险性区域进行预测。     

基于对应分析的支持向量机回归在地震储层厚度预测中的应用

储层厚度的预测是油气藏描述的一项关键技术,然储层厚度和地震信息之间的关系是非线性的,其他的数学方法很难拟合.解决这一难点用到了一种新的数学统计方法--支持向量机.笔者介绍了对应分析和支持向量回归机算法原理,在此基础上以实际的数据为例子成功地对储层参数-厚度进行了预测,取得了实际的应用效果,得出了该方法切实可行的结论.     

基于支持向量机的地震属性优选及煤层气预测

为了充分发挥地震属性分析技术的优势,针对地震勘探中的小样本事件,阐述了支持向量机原理,开展了基于支持向量机的煤田地震属性非线性优选的方法研究,并在煤层气含量预测中取得了良好的效果。结果表明:基于支持向量机(SVM)属性优选的煤层气预测效果比运用钻孔插值的效果更精确,较好地解决了小样本的学习问题,可作为煤层气预测的一种有效方法。      

《沙漠地区煤厚解释方法研究》成果获陕西省科学技术奖

20 0 1—2 0 0 2年度陕西省科学技术奖励项目日前公布,陕西省煤田地质局完成的《沙漠地区煤厚解释方法研究》获得陕西省科学技术奖三等奖。“沙漠地区煤厚解释方法研究”项目于1996年立项,1999年通过专家评审,之后进行推广应用。该项目在基础理论研究方面,特别是在地震反射波特征参数与煤厚变化关系方面的研究比较深入,编制出相应的正反演软件,设计合理,程序功能齐全,使用方便。经在6个地震勘探项目中使用,认为煤厚解释精度较高,适用范围广。以往地震勘探主要用来探测构造,但是煤矿建设还需要地震勘探能够确定煤层厚度及其变化,该课题成果迎…     

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。      

水平钻孔中电阻率法测煤厚的原理及正演模拟

论述了顺煤层水平钻孔中电阻率法探测煤层厚度的方法原理，使用线性数字滤波法对不同地电类型做了正演模拟。结果表明，电阻率曲线对煤厚变化反映明显，能探测厚度大于０．８ｍ的煤层。     

T4钻孔煤厚突变原因的地震综合解释

从钻孔资料分析、测井曲线对比、黄土塬区三维地震勘探以及综合地震地质解释等几个方面,对T4孔的煤厚变化原因进行了综合分析与解释,查明了T4孔煤厚变化的原因以及区内煤厚变化趋势。后期的地面钻探补充勘探结果表明:通过对三维地震信息的综合地质解释,认为该区煤层厚度变化主要是沉积原因的结论是正确的;而且,与实际揭露相比,三维地震资料的煤厚预测精度较高,为矿井的采区划分、安全生产和巷道布局提供了可靠的地质依据。