基于地震属性优化和机器学习的煤层厚度预测方法

煤层精准定位是无人采煤的关键技术,煤层厚度预测是煤田地震资料解释的重要研究内容之一。参考实际地层厚度及物性参数,构建含楔形煤层的正演模型,通过地震剖面正演和地震属性提取、优化,对比分析信噪比和多种回归方法对煤层厚度预测的影响。研究结果表明：部分地震属性与煤厚相关性较强,可以用于煤厚预测;地震属性间的信息冗余不可忽略,但基于主成分分析和多维标度的地震属性优化结果无本质区别;当信噪比较低(10 dB)时,随机森林回归算法的均方根误差最小(1.07),支持向量机回归算法的误差居中(1.15),多元线性回归算法的误差最大(1.84);当信噪比较高(25 dB)时,支持向量机回归算法的误差最小(0.05),随机森林回归算法的误差居中(0.11),多元线性回归算法的误差最大(0.20);输入数据信噪比对煤厚预测有明显影响,信噪比越高、预测效果越好。基于地震属性优化及支持向量机回归的煤厚预测方法,是实现薄煤层厚度高精度解释的一种有效途径。