利用地震波能量属性预测矿井瓦斯富集区

构造煤的发育易形成瓦斯突出危险区,因此查明构造煤赋存范围可有效预防瓦斯突出。根据研究区的地质条件,建立构造煤发育地质模型。地震属性分析结果表明,构造煤在主频、低频、振幅和相位等属性方面具有明显异常。以研究区3号煤层为例,在频谱分解的基础上提取不同频率成分的地震波能量属性,发现煤层气(瓦斯)富集区的地震波能量具有在低频范围内值较大、高频范围内值较小的特性。根据矿方巷道抽取瓦斯得到的数据,证实纵横波速度与瓦斯富集呈负相关关系。     

利用地震P波确定煤层瓦斯富集带的分布

查明煤层瓦斯富集区域,对可能的瓦斯突出点进行预报,是当前煤矿生产中亟待解决的重要课题。利用地震P波对裂缝性地层所表现出的方位各向异性特征,根据地震属性随方位角变化可以预测裂隙发育方向和密度的基本原理,应用多种地震P波方位属性预测裂隙发育带。通过对淮南张集煤矿西三采区三维地震P波资料的处理,获得6个方位地震数据体,从中提取多种与煤层和围岩裂隙相关的地震属性,并计算出裂隙的发育方向和密度,为确定瓦斯富集带的分布提供了一种新的途径。      

煤层地震波振幅切片解释煤层变薄带及应用实例

本方法根据薄煤层厚度与其振幅基本呈线性关系的原理,利用三维地震资料解释系统提取煤层反射波振幅参数,对生成的彩色平面振幅图进行分析,进而圈定出煤层变薄带的范围。并以实例说明了该技术方法在解释煤层变薄带方面的应用效果。     

利用地震资料识别煤与瓦斯突出的探索研究

三维地震勘探技术已经成为解决矿区煤与瓦斯突出区域的重要手段,而突出区域特殊的地球物理特征为这种技术的实施提供了可能。实验室测试资料表明：突出煤层的地震波速度约为正常煤层的1/3,因此煤层突出区域具备利用地震技术进行检测的物性条件;地震正演模拟结果显示,煤与瓦斯突出部位的煤层地震反射波的传播时间、能量和频率特征,与正常煤层存在明显差异;实际资料表明,煤层突出地段在地震资料上出现地震波至时间加长、振幅减弱、频率降低等特征,这与理论研究结果是一致的。初步分析认为：地震资料的时间、振幅和频率变化等特征,可以作为利用地面地震圈定煤与瓦斯突出区域的辅助标志。     

岩浆岩侵入煤层的地震属性识别技术

岩浆岩体严重影响井田的煤质、储量等,对采区工作面布置、巷道掘进及回采工作造成严重的影响,因而探测岩浆岩侵入煤层的范围对煤矿安全高效生产具有重大意义。在总结岩浆岩侵入体的地质特征基础上,建立岩浆侵入煤层地震地质模型,通过正演,对多种属性进行交互分析,发现主频能量属性与振幅类属性对岩浆岩反应较为敏感,并且随着岩浆岩厚度的逐渐增加能量类与振幅类属性逐渐降低。通过对QN煤矿103工作面高密度三维地震资料连井剖面10煤进行属性分析,发现频带宽度、中心频率、主振幅属性可以较好地识别岩浆侵入区。通过对勘探区10煤层进行频带宽度、中心频率和主振幅属性分析识别岩浆侵入区,其识别结果与钻孔实际揭露吻合较好,证明采用地震属性识别技术可以识别煤层岩浆岩侵入区范围。      

矿山工程裂隙破碎带的三维地震模式识别原理及应用效果

本文从时间域、频率域、三维空间域介绍了矿山工程裂隙破碎带主要的地震运动学、动力学属性参数,包括相对振幅、波峰相位时间、相似系数、主频带能量、三维空间时间梯度和相干系数等,提出了矿山工程裂隙破碎带三维地震属性的去噪平滑、归一化、相关分析、特征变换的处理方法以及裂隙破碎带的模式识别原理与方法,并用实例说明了该方法的应用效果。结果表明:模式识别法对于解释矿山工程的裂隙破碎带是有效的,并具有广阔的应用前景。     

利用相对波阻抗识别煤层缺失变薄带

地震道积分是利用地震资料进行的无约束反演技术,也就是通过对地震道积分得到地层的相对速度剖面而进行地层分析的技术。通过地震道积分识别煤层缺失变薄带研究表明,小规模的煤层缺失变薄带在三维地震时间剖面上基本无显示,在地震道积分时间剖面上能够有效地识别出相对波阻抗的异常,进而解释煤层缺失变薄带,解释成果与巷道揭露一致,结果表明地震道积分是地震解释中一项的有效实用技术。     

地地震多参数BP神经网络预测煤层厚度

依据煤层反射波运动学和动力学特征，提取出了波峰波谷振幅A1、平均频率Fa、主频带能量Qf1、低频带宽能量Qf和峰值频率Fmain等5个地地震特征参数。选取8组学习样本，利用4层BP（Back Propagation)人工神经网络模型，采用动量法和自适应调整的改进算法，训练BP网络，用训练好的BP网络预测煤层厚度。经实例验证，地震多参数BP网络预测煤层厚度精度高，是一种有效的煤厚预测方法。     

汪家寨煤矿煤与瓦斯突出规律及其主控因素分析

汪家寨煤矿是严重的煤与瓦斯突出矿井,依据矿区实际瓦斯地质资料,运用瓦斯地质理论和构造演化理论,研究了区域和井田构造控制特征。分析认为该矿主要以中小型突出、倾出为主,压出为辅;随煤层埋深的增加突出强度增大;C409煤突出最为严重;突出多发生在煤巷掘进面及断层影响带。分析了埋藏深度、顶底板岩性、煤厚及其变化、软分层、地质构造等因素对煤矿煤与瓦斯突出的影响,认为断层及其影响带、厚煤尤其是其增厚部位是煤与瓦斯突出的易发区域,因此断层构造和煤层厚度及其变化控制着该矿突出的发生和分布规律,为煤与瓦斯突出的主控因素。研究成果为矿井突出防治工作提供了理论指导。     

利用地震属性解释煤层冲刷带

把地震属性技术和地震相分析技术应用于煤层冲刷带的解释工作中。首先从煤层反射波中提取了多种地震属性;然后分析对比地震属性与煤层冲刷带的响应特征;最后利用响应特征明显的地震属性对煤层冲刷带进行了综合解释,确定了煤层冲刷带的范围。与传统钻探解释方法相比,地震属性方法能够更准确地圈定煤层冲刷带的边界。     

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。     

概率神经网络在地震岩性反演中的应用

卧龙湖煤矿北二采区岩浆岩侵入8煤层的现象较为严重,同时该区煤层中构造煤比较发育,瓦斯富集问题较为突出。利用三维地震资料、测井曲线进行约束反演得到的波阻抗作为外部属性,并使用step-wise属性选择法确定合适数目的地震属性,利用概率神经网络技术(PNN)对该区进行孔隙度预测反演。孔隙度反演结果与波阻抗反演结果的对比表明:孔隙度较波阻抗对于识别瓦斯富集带具有更高的分辨能力;概率神经网络具有高稳定性、计算精度高等特点,可作为研究构造煤发育和瓦斯赋存的有效手段。      

基于地震波形差异属性精细分析煤矿陷落柱边界及发育高度

通过对煤炭采区三维地震属性的研究,提出了基于地震波形差异属性解释煤矿陷落柱的发育边界、发育高度的技术方法,实例表明：地震波形差异属性对地质异常体的分辨能力与参与波形差异比较的道数及时间分析窗口大小有关,多道数、大时窗,可突出大的地质异常;相反少道数、小时窗可有效反映小的地质异常体,特别是对小地质异常体边界的刻画会更准确。与地震时间剖面、地震属性切片及倾角属性剖面相比,地震波形差异属性解释陷落柱在煤层中的发育边界、发育高度方面具有明显的优势。     

波阻抗反演技术及其应用效果

山西潞安常村矿N4采区位于常村井田西北部,区内煤系地层较平缓。其煤层密度、速度与上下围岩有较大差异,特别是3^#、15^#煤层可形成能量较强的反射波。在常规地震剖面上,15^#煤层反射波为无法区分三个分层的复合波,经STRATA反演后其地震剖面明显存在三个独立的反射波,特别是15^#-3煤层的波阻抗明显低于围岩的波阻抗。通过实例还发现,地震反演技术的应用能够明显提高地震资料的解释精度,可精确划分地层,解释断层及陷落柱。地震反演技术在测井资料与连续观测的地震资料结合的基础上,可以突破地震频带的限制,提高纵向分辨率。     

煤层层滑构造地球物理特征及预测方法

煤层层滑构造会引发煤层性质变化,进而影响煤矿安全开采。为此基于层滑构造发育的地质特征,应用反射波运动学以及动力学研究方法,对煤矿已揭露地质信息与地震剖面进行对比,研究煤层层滑构造的地震响应特征。通过分析层滑构造在不同地震属性下弹性波运动学及动力学特征及其变化规律,确立不同地震信息响应特征与层滑构造之间的关系。基于层滑构造所引发的煤层变化及地震响应变化规律,利用多信息融合技术解释区域内煤层厚度变化规律、划分构造煤发育带,进而圈定层滑构造区域。     

地震多属性聚类分析煤层中岩浆侵入影响范围

在淮北杨柳矿区,层状或脉状侵入的岩浆岩导致主采煤层呈现较人范嘲的吞蚀、烧变、焦化、变溥现象,Ⅲ常规地震时间剖面及顺层层拉平切片上难于确定其分布范同。为了精细确定主采煤层巾岩浆侵入的影响范田．基于煤层反射波振幅、波形、能量的同一性及差异性特征,利用优化后的地震多属性尤监督神经网络聚类分析技术对其进行分析。解释结果表明,3煤层未受到岩浆侵入,而10煤层岩浆侵入比较明显,其在成果图上呈现出犬范围的黄色团块状及脉状特征。与实际钻孔揭露资料对比,利用地震多属性聚类分析技术圈定的岩浆岩分布范嗣符合率达78％,具有较高准确度。     

利用地震属性预测煤层厚度及古河流冲刷带的方法

根据山西宁武煤田某煤矿2#煤层采掘及钻孔揭露情况,发现该井田中部和南部存在古河流冲刷带。通过对比基于优选的4个地震属性的四元一次、四元二次多项式回归模型与BP神经网络预测模型,决定将BP人工神经网络模型预测煤层厚度数据应用于整个测区古河流冲刷带的预判工作。首先利用GeoFrame系统和Landmark公司Poststack模块,提取2#煤层反射波的各类沿层切片,分析并圈定出2#煤层古河流冲刷带的大致范围,在此基础上,利用垂直时间剖面中2#煤层反射波的各种波形特征,进一步判别2#煤层古河流冲刷带解释的可靠性,然后结合BP神经网络预测模型获得的2#煤层厚度变化趋势图,最终解释出2#煤层古河流冲刷带范围:勘探区内2#煤层厚度变化范围0～5.3m,根据其煤层厚度变化趋势,将全区划分出一大二小3个古河流冲刷带。