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| 基于测井参数的煤层含气量预测模型与应用 | |
| 引用本文： | 孟召平,郭彦省,张纪星.基于测井参数的煤层含气量预测模型与应用[J].煤炭科学技术,2014(6). |
| 作者姓名： | 孟召平 郭彦省 张纪星 |
| 作者单位： | 1. 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 2. 中国矿业大学 北京 地球科学与测绘工程学院，北京 100083; 北京工业职业技术学院，北京 100042 3. 中国矿业大学 北京 地球科学与测绘工程学院,北京,100083 |
| 基金项目： | 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 |
| 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。 |
| 关 键 词： | 测井参数 煤层含气量 BP 人工神经网络 预测模型 |
Application and Prediction Model of Coalbed Methane Content Based on Logging Parameters |
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| MENG Zhaoping,GUO Yansheng,ZHANG Jixing.Application and Prediction Model of Coalbed Methane Content Based on Logging Parameters[J].Coal Science and Technology,2014(6). | |
| Authors: | MENG Zhaoping GUO Yansheng ZHANG Jixing |
| Abstract: | |
| Keywords: | logging parameters coalbed methane content BP artificial neural networks prediction model |
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