测井资料煤层分析方法的研究

测井资料煤层分析,这是煤测井资料数字处理的一项主要内容。本文介绍了利用对煤层灰分、水分含量反映比较灵敏的电阻率及密度测井响应方程评价原生煤层成份含量的CWA方法,经实测资料计算表明:此方法计算简单,编程容易,运行速度快。本文主要讨论了测井资料煤层分析的最优化解释数学模型及算法,并提出了煤层分析结果的质量检验方法。     

用测井资料解释岩石抗压强度的尝试及效果

本文通过数理统计,得出了利用岩石视电阻率、散射伽马强度及自然伽马强度求取岩石抗压强度的关系式。通过应用效果的验证,得出了可利用测井资料求取岩石抗压强度的结论。     

用测井资料预测煤层瓦斯含量

将测井资料中视电阻率及伽马伽马与实验室分析出的煤样瓦斯含量进行回归分析，建立回归方程。进而运用其预测出其他煤层瓦斯含量并与实验室分析结果对比，误差较小。证明用测井资料预测煤层瓦斯含量是可行的，从而进一步推广了测井资料的实际应用价值。     

测井解释煤层甲烷含量与煤层结构的研究

煤层甲烷含量和渗透率是评价煤层甲烷地面抽放的重要技术指标。通过对南，淮北部分井田测井曲线，煤层甲烷含量和煤结构的研究，认为测井曲线解释煤层甲烷含量和煤结构是可行的。     

利用放射性测井资料解释煤层灰分的方法

自1974年起我们开展了测井解释灰分的工作。经过几年来的反复实验和计算,取得了一定的效果。     

用自然伽马测井资料解释煤层镓含量初探

根据煤层中粘土矿物吸附放射性元素及Ga、Al元素置换;煤层Ga含量随灰分增高而增高等原理,利用自然伽马测井资料,可对煤层中的Ga含量进行计算。为综合利用高灰分煤和高碳炭质泥岩及含粘土较高的夹石提供了评价资料。     

煤层气测井资料解释初探

探讨了用于煤层气测井资料解释的煤层气储层的组成模型。煤层气储层具有双重孔隙结构,因此它可以分成裂隙和含微孔隙的基质两部分。就煤层气储层的组成成分而言,它由有机质、矿物质、水和气四个部分组成。从此组成模型出发,用以“岩心刻度测井”为主的解释方法,对煤层气储层的灰分、含气量和渗透率等储层参数进行了实测解释分析。     

利用测井资料解释炼焦煤中硫含量初探

煤层中含有硫化物（特别是硫铁矿）,代表一种强的还原环境。测井中自然电位参数对氧化和还原环境的反映比较明显。根据这种关系,我们将自然电位测井数据和实验室分析原煤全硫含量进行回归,建立回归方程,进而推广了自然电位测井资料在实际工作中的应用。     

测井资料在雷公山井田煤层对比中的应用

煤层对比是煤田地质勘查、生产勘查和煤矿开采的基础地质工作。利用测井曲线进行煤层对比是根据煤岩层的物性特征,利用数字测井中的视电阻率、自然伽玛和密度曲线的异常特征和异常组合规律,凭借其良好的连续性以及高分辨率,广泛的应用于实际生产当中的煤层对比方法。本文讨论了测井曲线在雷公山某井田煤层对比中的应用。     

BP神经网络在测井数据预测原煤灰分中的应用

测井曲线能敏感反应原煤灰分,为了利用测井数据分析原煤灰分,采用BP神经网络建立测井数据预测原煤灰分模型,用以研究利用自然伽马、密度和视电阻率等测井参数估测原煤灰分的方法。通过网络训练与测试,实验预测结果与期望结果吻合性好、误差小,因而BP神经网络可以用于测井数据预测原煤灰分。     

黔北煤田测井中煤层的沉积序列编号解释对比方法及应用

以黔北煤田习水县双龙井田物探测井的应用为例,利用已知煤层或目的层,采用地质界线特征法、地质标志层特征法、煤层序列解释特征法、煤层层间距比较特征法等,对单条或多条物性参数曲线所表现的测井异常特征进行对比分析,总结煤层判定及煤层沉积序列编号的常用解释方法及经验,从而确定煤炭资源储量。     

府谷煤田测井曲线估算煤质灰分的探讨

对煤层灰分分析的经典方法包括从钻孔中取心,然后在实验室化验分析得出。为了克服单纯使用实验室分析因煤心采取率低、钻探岩粉对煤样的污染等产生的误差,采用定量的测井数据来计算煤层灰分,可以在井场快速评价煤质。笔者采用函数判别式 P=0.015ρ(?)-0.77γ中的 P 值与煤层灰分 A~g(化验分析结果)建立相关关系,进行井场煤层灰分估算,这种方法计算煤层灰分与煤心化验分析值相差在2%—3%以内,为陕北府谷石炭二叠纪煤田煤层灰分的分析提供了新的手段。     

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。     

地震属性的拟测井反演及在煤层解释中的应用

描述了地震属性的拟测井反演方法,即从地震属性中反演能够反映煤层特征的拟测井曲线。该方法将钻孔处的测井曲线和地震属性作为样本数据,经过神经网络训练后形成网络模型,以此模型反演非钻孔处的地震属性,得到三维测井曲线数据体。该数据体纵向分辨率高,横向分布精确可靠,经过解释,提供高准确度的煤层空间分布情况。     

用测井资料研究白坪井田二1煤的灰分

本文利用数字测井记录的数据与煤样化验数据,采用体积模型和回归统计分析等方法,对白坪勘探区二_1煤进行煤质分析。结果发现,研究区二_1煤的灰分含量与自然伽玛测井数据间存在良好的线性关系,并利用其线性回归方程进行灰分预测,效果较好(误差均小于10％),成果可靠,这为数字测井的综合利用提供一条重要途径。     

湘中下石炭统测水组复杂煤层的测井解释

本文要用高分辨能力的测井方法解释湘中下石炭统测水组复杂煤层，取得了良好效果，使测井资料更为可靠且便于综合利用。     

煤田测井中煤层的定性及定厚解释技术应用

选择使用观测钻孔内3种(含3种)以上有效的煤田测井物性参数,分析和对比所有曲线表现的异常特征,从中发现煤层与围岩的突出特性,达到对目的层的定性解释,而定厚解释是重点利用视电阻率和γ-γ曲线异常的典型特征值,确定煤层的深度、厚度和结构,有时还利用诸物性参数曲线异常的形态特征、标志层、对比方法,对个别煤层进行定位定论。     

煤层含气量测井解释方法探讨

用多元线性回归建立煤层气含量与煤质参数、测井曲线值之间的回归方程,经F检验回归方程有效,但回归方程估算的煤层含气量与煤样解吸测定的含气量之间仍然存在较大的误差,为此利用BP神经网络进一步探讨它们之间的关系,实例表明预测精度较高。     

测井资料处理解释系统软件的设计与实现

文章介绍了测井资料处理解释系统的总体结构、设计思想及其实现。系统是在Ｘｗｉｎｄｏｗ、Ｍｏｔｉｆ环境下用Ｃ语言实现的，其关键技术是数据管理，用户界面友好，以及满足测井解释人员要求的图形交互技术。该系统在大庆某些地区的实际使用中取得了较好的效果。