基于测井参数的煤层含气量预测模型与应用

作     者：孟召平 郭彦省 张纪星 MENG Zhaoping;GUO Yansheng;ZHANG Jixing

作者机构：中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室湖北宜昌443002 北京工业职业技术学院北京100042 

出 版 物：《煤炭科学技术》 (Coal Science and Technology)

年 卷 期：2014年第42卷第6期

页      面：25-30页

学科分类：0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学] 

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB214705) 国家自然科学基金资助项目(41372163 41172145 41030422) 国家科技重大专项资助项目(2011ZX05063) 

主　　题：测井参数 煤层含气量 BP人工神经网络 预测模型 

摘      要：煤层含气量是决定煤层气开发效果的重要参数,准确确定煤层含气量是煤层气勘探开发研究的一个关键问题。以沁水盆地东南部沁南东区块为依托,通过煤层含气量解吸试验和煤层气钻孔测井资料统计,分析了煤层含气量与测井参数之间的关系,选择了有效埋深的对数、体积密度、自然电位、深侧向电阻率与浅侧向电阻率比值、微球形聚焦电阻率的对数、声波时差与自然伽马和补偿中子乘积的比值等6个参数作为BP人工神经网络预测模型的基本特征量,建立了基于测井参数的煤层含气量BP人工神经网络预测模型,并对模型进行误差分析和应用结果对比分析。结果表明:基于测井参数的BP人工神经网络预测模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映煤层含气量与测井参数之间的非线性关系,预测结果与实测结果之间误差小,相对误差一般小于10%,采用测井参数预测煤层含气量具有较好的应用前景。