随机模拟及遗传神经网络方法预测煤层气资源量Application of Stochastic Modeling and Genetic Neural Networks in Predicting Coalbed Methane Resources
黄银涛;周锋德;姚光庆;
摘要(Abstract):
煤层气资源量计算是合理选择煤层气开发区块的重要依据。除煤层的空间体积外,影响煤层气资源量计算的不确定性因素主要有以下2种:煤层含气量预测和煤层属性参数空间分布。利用随机模拟和神经网络方法对沁水盆地柿庄南部煤层气区块的资源量进行了计算,并比较了不同纵向网格大小和回归方法计算的煤层气资源量的结果。在分析煤层含气量与测井数据相关关系的基础上,选取有效埋深、自然伽马、深侧向电阻率和密度作为神经网络的输入层,测试的煤层含气量作为输出层,利用遗传算法优化权系数和网络结构,建立了准确的神经网络模型;然后,利用序贯高斯随机模拟方法建立了有效埋深、自然伽马、深侧向电阻率、密度的三维分布模型,再利用已建立的神经网络模型预测了煤层含气量的三维分布;最后根据密度分布模型和煤层含气量的三维分布计算了煤层气的资源量。神经网络预测的煤层气量平均绝对误差为-0.03m3/t,平均相对误差为-0.25%。在随机模拟基础上计算的资源量分别为:精细模型的平均值8.05×109 m3,粗化模型的平均值8.01×109 m3。回归法计算的平均值9.08×109 m3。结果表明:与多元回归方法相比,神经网络方法可以准确地预测煤层含气量值;综合神经网络和随机建模方法可以用来预测煤层气资源量并研究其不确定性;储层模型的纵向网格大小对煤层气资源量计算结果影响不大;利用回归方法计算的煤层气资源量大于神经网络方法计算的结果。
关键词(KeyWords): 随机模拟;遗传神经网络;煤层气资源量;预测
基金项目(Foundation): 中央高校基本科研业务费专项资金项目(CUGL100249)
作者(Author): 黄银涛;周锋德;姚光庆;
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参考文献(References):
- [1]Zhou F,Allinson G,Wang J,et al.Stochastic modelling of coalbed methane resources:A case study in southeast Qinshui Basin,China[J].International Journal of Coal Geology,2012,99:16-26.
- [2]李贵中,杨健,王红岩,等.煤层气储量计算及其参数评价方法[J].天然气工业,2008,28(3):83-84.
- [3]Yang Y G,Chen Y H,Qin Y.Monte-Carlo method for coalbed methane resource assessment in key coal mining areas of China[J].Journal of China University of Geosciences,2008,19(4):429-435.
- [4]陈玉华,杨永国,秦勇.蒙特卡罗法在煤层气资源量计算中的应用[J].煤田地质与勘探,2006,34(6):30-34.
- [5]Cai Y,Liu D,Yao Y,et al.Geological controls on prediction of coalbed methane of No.3coal seam in Southern Qinshui Basin,North China[J].International Journal of Coal Geology,2011,88:101–112.
- [6]李静,李小彦,杨利军,等.煤层含气量预测方法[J].煤田地质与勘探,1998,26(1):31-33.
- [7]王宏图,鲜学福,杜云贵,等.煤矿深部开采煤层气含量计算的解析法[J].中国矿业大学学报,2002,31(4):367-369.
- [8]李贵红,张泓,崔永君,等.基于多元逐步回归分析的煤储层含气量预测模型[J].煤田地质与勘探,2005,33(3):22-25.
- [9]潘和平,黄智辉.煤层含气量测井解释方法探讨[J].煤田地质与勘探,1998,26(2):58-60.
- [10]陈春琳,林大杨.等温吸附曲线方法在煤层气可采资源量估算中的应用[J].中国矿业大学学报,2005,34(5):679-682.
- [11]Zhang J.Study on the gas content of coal seam based on the BP neural network[C].Procedia Engineering,2011,26:1554-1562.
- [12]连承波,赵永军,李汉林,等.煤层含气量的主控因素及定量预测[J].煤炭学报,2005,30(6):726-729.
- [13]孟召平,田永东,雷旸.煤层含气量预测的BP神经网络模型与应用[J].中国矿业大学学报,2008,37(4):456-461.
- [14]潘和平,刘国强.应用BP神经网络预测煤质参数及含气量[J].地球科学:中国地质大学学报,1997,22(2):210-213.
- [15]田敏,赵永军,颛孙鹏程.灰色系统理论在煤层气含量预测中的应用[J].煤田地质与勘探,2008,36(2):24-27.
- [16]赵丽娟,秦勇,林玉成.煤层含气量与埋深关系异常及其地质控制因素[J].煤炭学报.2010,25(7):1165-1169.
- [17]吴财芳,曾勇.基于遗传神经网络的瓦斯含量预测研究[J].地学前缘,2003,10(1):219-223.
- [18]孙强,孙建平,张健,等.沁水盆地南部柿庄南区块煤层气地质特征[J].中国煤炭地质,2010,22(6):9-12.
- [19]王红岩,张建博,刘洪林,等.沁水盆地南部煤层气藏水文地质特征[J].煤田地质与勘探.2001,29(5):33-36.
- [20]Wei C,Qin Y,Wang G,et al.Simulation study on evolution of coalbed methane reservoir in Qinshui Basin,China[J].International Journal of Coal Geology,2007,72:53-69.
- [21]Johari A,Javadi A A,Habibagahi G.Modelling the mechanical behavior of unsaturated soils using agenetic algorithm-based neural network[J].Computers and Geotechnics,2011,38:2-13.
- [22]周锋德,姚光庆,王国昌,等.Elman神经网络在低渗储层敏感性预测中的应用[J].地质科技情报,2007,26(6):91-94.
- [23]王敦则,蔚远江,覃世银,等.煤层气地球物理测井技术发展综述[J].地球学报,2003,24(4):385-390.