基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

鄂尔多斯盆地长7地层油页岩含油率预测

油页岩的含油率是油页岩工业品质评价中最重要的参数之一,其计算的准确与否直接关系到炼油适宜性的有效确定。鉴于岩心测试成本较高、且不连续等因素,本文充分利用测井资料和含油率室内化验分析资料,在含油率化验分析资料归位的基础上利用现代数理统计方法优选了含油率的敏感性测井参数,采用BP非线性神经网络技术构建了研究区的含油率多测井参数预测模型。含油率预测结果表明,该法能够较好地对研究区内的油页岩含油率进行有效预测,可有效弥补实验室测样的不足,并为利用研究区测井资料进行油页岩工业评价提供了依据。     

煤层气含量影响因素及预测方法

为了提高煤层含气量预测效果,更准确地评价煤层气资源量、预测煤层气开发前景,以及制定合理的开发方案,基于大量文献调研,首先梳理了煤层气及煤层含气量的概念、影响因素,其次对煤层含气量预测方法的特点进行了比较分析,进而开展了煤层含气量预测方法发展趋势分析.研究表明,煤层含气量的影响因素主要包括煤的变质程度、温度、压力、煤质、煤层有效埋藏深度、储层有效厚度、储层物性等,其中,煤变质程度起着根本性作用.煤层含气量定量预测方法主要有等温吸附曲线法、含气量梯度法、测井法、地震法等.合理选择煤层含气量预测方法,开展多学科、多种预测方法综合预测含气量研究、研发新的煤层含气量预测方法是煤层含气量预测的主要发展趋势.     

基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判

为了对煤层含气量进行有效分析,以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防,提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优,构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型,并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示：耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%,较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力,能实现煤层含气量的有效预测.     

利用测井资料评价煤层顶底板的裂缝发育程度

针对常规测井难以有效评价煤层顶底板裂缝发育程度的问题,对鄂东气田东缘韩城矿区50块煤层顶底板砂泥岩样品进行岩石力学特性实验研究。在静态力学参数刻度测井资料计算的动态岩石力学参数的基础上,对煤层顶底板的完整性系数、破裂系数、稳定性系数进行了计算,进而对研究区煤层顶底板裂缝发育程度进行评价。结果表明:所述方法能够有效地预测煤层顶底板的裂缝发育程度;研究区煤层顶底板裂缝较为发育。煤层含气量分析化验和排采结果显示,在裂缝发育的井区含气性和排采出气量较低,表明煤层顶底板的封闭性较差。     

沁水盆地和顺15~#煤层煤质参数的测井响应预测

为了解释全煤层连续煤质参数,基于山西和顺煤层气区块4口煤层气井28层次的煤质及测井成果数据,运用岩石物理体积模型法和统计回归法,建立了15#煤层测井响应值与纯煤、灰分、水分间的体积模型和统计回归模型。选择另外2口煤层气井实测煤心煤质成果对模型进行了检验,最后进行误差分析。结果表明:对煤质参数测井响应较为敏感的有中子、密度、自然伽玛曲线,岩石物理体积模型法较统计回归法拟合效果更好,且预测值在有效参考范围内;测井体积模型可用于研究区15#煤层连续的煤质参数预测,建议今后选取更为贴近原位煤层的煤质测试数据,并选取合适的煤岩骨架参数,可以得到更为精确的预测模型。     

利用煤田测井曲线精细解释淮南某矿1煤层采区地质特征

文章针对目前煤田测井曲线资料利用率偏低的情况,通过对测井曲线进行数字化、标准化,统计和分析曲线参数幅值,建立地质物理性质参数与相关度高的测井曲线属性参数之间相关关系,获得测井曲线参数单因素或多因素属性模型,可对岩煤层储气特征、岩层水文地质条件及岩石力学性质等特征进行辅助解释。淮南矿区1煤层采区解释结果表明:综合利用测井曲线分别求得的复合参数与煤层瓦斯含气量之间具有极高相关性,与煤层顶板岩石抗压强度具有中度相关性;借鉴Archie公式所求得的采区岩层赋水性与巷道揭露的赋水特征基本一致。该方法可为测井曲线资料再利用提供一种有效手段。     

澳大利亚H区块中煤阶煤层气储层评价

澳大利亚煤层气资源丰富,尤其是中煤阶的煤层气具有埋藏深度浅、含气量高、渗透率高等易于商业开发的特点。以澳大利亚H区块中煤阶的煤层气为研究对象,在测井识别煤层的基础上,利用测井、录井、岩心分析等数据开展了煤层气储层分布、煤质、物性以及含气性研究,利用取心分析数据获得的动态兰氏体积构建煤层含气量及含气饱和度模型,实现H区块煤层气储层表征。研究结果表明,澳大利亚H区块煤层气储层具有高含气量、低灰分、低挥发分、低湿度、高固定碳、高渗透率的特点,具有较高开发潜力。煤层气储层特征评价将为后续煤层气开发奠定基础,同时为同类型煤层气储层评价提供借鉴。     

频率衰减梯度属性在沁水盆地南部煤层气预测中的应用

针对沁水盆地南部二叠系山西组煤系地层煤层气富集的特征,将频率衰减梯度属性应用于该区的煤层含气性检测。首先基于小波变换,利用分解小波谱的时频分析方法,有效地提取了煤层气中地震信号的时间-频率分布特征;其次构建了与实际勘探目标储层物性参数近似的地质模型。模拟结果表明用频率衰减梯度属性识别煤层的含气性的方法是可行的。将该方法应用到沁水盆地南部的煤层含气性预测中,其预测结果与实际测井解释含气性的结论相一致,有效地提高了储层预测的准确性;且为沁水盆地南部煤层气及类似储层的预测提供一种可行的方法。     

基于试井资料分析的煤储层渗透率定量预测模型

为了探讨煤储层渗透预测的方法,基于工区的试井资料,对煤储层渗透率的主控因素进行了分析,认为煤层埋深、储层压力、地应力和有效地应力与煤储层渗透率具有较强的相关性;以工区的试井资料为依据,选取相应的参数,利用多元线性逐步回归分析和非线性的BP神经网络两种方法,对煤储层渗透率进行了预测分析.预测结果和实测资料对比分析表明:预测的煤储层渗透率与实测的煤储层渗透率之间的误差较小,且非线性的BP神经网络方法预测结果明显优于线性回归预测的结果;基于试井资料建立煤储层渗透率预测模型具有可行性,其预测结果是可靠.