基于超声波测试的煤样脆性指数计算与分析

基于超声波速度测试的煤样脆性指数计算方法具有无损的特点,但究竟基于何种弹性参数计算方法效果更佳是值得深入探究的问题.为此,本文通过测试10组煤样沿0°、45°和90°三个方向的纵、横波速度,基于动杨氏模量和动泊松比(动弹性参数法),以及拉梅常数(拉梅常数法)分别计算两种脆性指数(BI(Ed,υd)和BI(λ,μ))及其误差(εBI(Ed,υd)和εBI(λ,μ)),以及脆性指数各向异性值(ABI(Ed,υd)和ABI(λ,μ)).进一步从脆性表征、计算精度和各向异性刻画三个方面对比分析两种方法的结算结果,分析表明:两种方法计算的煤样脆性指数相关性较高,但BI(Ed,υd)的变异系数显著高于BI(λ,μ),即具有更高的离散度;计算误差εBI(Ed,υd)的均值高于εBI(λ,μ),但除了个别煤样的εBI(Ed,υd)值较大外,绝大部分煤样的εBI(Ed,υd)值较低,在可接受范围内;个别煤样的ABI(λ,μ)为显著的负值,限制了该型脆性指数计算法在煤各向异性评价方面的适用性.综合而言,除了脆性指数为相对值(0～100)外,基于动弹性参数的脆性指数计算法性能更优,能够为煤层气储层脆性评价提供理论方法支撑.     

煤储层双相EDA介质的地震波场模拟

基于二维-二分量弹性波方程交错网格高阶有限差分法数值模拟,对各向同性介质模型、高裂隙密度含干裂隙和饱和水裂隙煤层各向异性介质和双相介质的二维层状模型进行了弹性波场数值模拟.结果表明:双相EDA介质中存在第二类纵波(慢纵波).各向异性理论和双相介质理论比单相理论要好,单相理论存在衰减问题.各向异性和双相理论在含气情况下比...     

超低频电磁波遥感探测技术在煤田勘探中的应用

在介绍超低频电磁波探测基本原理、解释方法的基础上,使用由北京大学研制的超低频电磁波地下遥感探测仪,在安徽许疃煤矿、河南平顶山十三矿进行了实际探测,结合文中给出的解释方法对照探测结果对其进行了分析与改进。     

多边形体△T最优化反演圈定火烧区

根据火烧区炮变岩△Ｔ磁异常特征，选择均匀磁化多边形体反演模型，采用最优化反演方法圈定火烧区边界；通过阻尼最小二乘法自动迭代反演，减少了这代次数和多解性，提高了解释精度。经理论模型与实例试算，证明了方法的有效性。     

利用人工神经网络自动识别煤田测井岩性

介绍采用人工神经网络（ＡＮＮ）模型，借助于误差逆转播算法，应用到煤田测井岩性自动识别中，效果较好。为提高该方法的实用性，通过对误差逆传播算法的改进，并经过验算，表明了其优越性；文中采用多层人工神经ＢＰ网络模型，对较大样本（４８组）进行学习，可以识别８种岩性，说明了该方法的实用性。     

煤矿采区地震勘探不同检波器接收试验与分析

地震勘探面临诸多挑战,地震成果的不确定性与多解性、短周期与高预期的矛盾、高生产率与低信噪比的矛盾等急待解决,其中开展宽频带采集已成为拓宽频带宽度、提高分辨能力的基础。全数字高密度三维地震勘探通过数字检波器单点接收,高密度采样的方式来实现地震勘探的宽方位角、小面元和高覆盖次数,因此,地震检波器作为野外数据采集过程中最为关键的采集前端设备,其性能的好坏及所采集的数据质量的优劣直接关系到后续的处理与解释等环节。为了对比数字检波器与模拟检波器的实际采集效果,并探讨在野外实际数据采集中数字与模拟检波器性能之间的不同,采用低、中、高不同固有频率的模拟检波器、单点数字检波器与室内数字检波器组合6种检波器进行接收试验,对不同类型检波器的地震记录进行频谱、信噪比等分析,发现数字检波器接收地震信号的频宽和信噪比优于模拟检波器,并且数字检波器室内组合之后频带宽度和信噪比均变大;在低、中、高固有频率的模拟检波器中,低频模拟检波器的频宽和信噪比效果好于中、高频模拟检波器;当高密度采集时,叠加达到一定次数时,剖面信噪比变化不大,因此,可以根据不同深度目的层信号选择合适的叠加次数。      

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。      

可控震源地震勘探中的参数选择

在可控震源地震勘探野外施工过程中,不同的地质条件需要设置不同的激发参数,如何选择合适的激发参数便成了野外施工所必须关注的问题。笔者介绍了可控震源的震源台数、扫频大小、振动次数、扫描长度、扫描斜坡、振动幅度参数对地震记录质量的影响,并通过在九里山的激发试验,研究如何正确选择激发参数,以最大限度地提高可控震源地震勘探分辨率及地震记录的信噪比。     

Kohonen网络在奥灰岩溶发育带横向预测中的应用

自组织Ｋｏｈｏｎｅｎ网络是一种学习速度很快的神经网络,可以用于分类、聚类、解释等问题。本文依据奥灰岩地震波运动学和动力学特性,提取时间域最大互相关系数、分形关联维、频率域主频、频带宽度和主频带能量共５个参数,利用自组织Ｋｏｈｏｎｅｎ人工神经网络横向预测含水裂隙发育带。试算结果表明,方法可行,可望成为预测奥灰岩岩溶裂隙发育带的一种有效方法。     

孙疃煤矿82采区下石盒子组主采煤层厚度变化特征及地质控制因素

孙疃煤矿位于淮北煤田南部,其82采区下石盒子组7_2、8_2煤层作为下阶段主要开采对象。根据煤矿钻孔资料统计:8_2煤层厚度为0~4.31m,平均厚度为1.70m,其煤层变异系数为81%,可采指数为0.80,为不稳定煤层;7_2煤层厚度为0~3.62m,平均厚度为1.14m,其可采指数为0.58,煤层变异系数为88%,为极不稳定煤层。采区煤层呈条带状分布,整体可分为南部、北部赋煤带以及中部不可采区。南北赋煤带为中间厚,四周薄,不可采区可采煤层为中厚煤层。整体上研究区煤厚厚度变化的控制因素作用大小为:沉积环境古河道冲刷构造变动岩浆作用。