基于测井参数的煤层含气量预测模型与应用

被引:49
作者
孟召平 [1 ,2 ]
郭彦省 [1 ,3 ]
张纪星 [1 ]
机构
[1] 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
[2] 三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室
[3] 北京工业职业技术学院
关键词
测井参数; 煤层含气量; BP人工神经网络; 预测模型;
D O I
暂无
中图分类号
TD712 [矿井瓦斯];
学科分类号
081903 [安全技术及工程];
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。
引用
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