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。