桑树坪煤矿及其采空区煤层气资源/储量计算
发布时间:2021-03-05 13:52
韩城矿区的瓦斯严重影响了煤矿的安全生产,是我国谈瓦斯“色变”的矿井,瓦斯治理一直是行业难题。本文以桑树坪煤矿勘探和生产揭露的相关资料为基础,研究了该矿区煤层气赋存的基本特征,分析了与煤层气赋存相关的各项地质因素对含气量大小的影响,以及各项地质因素之间的联系,运用多元回归分析和BP神经网络预测了煤层含气量,并且利用块段法对井田内未采区煤层气资源量进行了估算,利用块段法和资源构成法分别对采空区煤层气资源量进行了估算。通过分析研究认为桑树坪煤矿主要可采煤层3#、11#煤层受北北西向平行排列的宽缓背斜的影响,在造成煤厚变化的部位以及挠曲对煤层挤压破坏形成的构造软煤区为瓦斯富集的有利部位。矿区内煤层受风化作用明显,瓦斯分带明显。3#煤层含气量受煤层埋深和精煤中挥发分含量的影响,11#煤层含气量受煤层顶板岩性及厚度、煤层厚度以及煤层埋深的影响。根据影响各煤层含气量的因素,使用不同方法预测煤层含气量,认为BP神经网络分析更适合桑树坪煤矿含气量的预测。结合已知的煤层含气量和预测所得的煤层含气量,对矿区煤层气资源量进行估算,并利用块段法和资源构成法估算采空区煤层气资源量。
【文章来源】:西安科技大学陕西省
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
研究区交通位置图
┥#ㄊ髌海┰嗣禾?纷ㄏ哂胛鳎ò玻┖睿?恚┫摺M?2.1 研究区交通位置图2.2 区域构造演化特征研究区位于鄂尔多斯盆地南部的次一级构造单元渭北隆起东段。鄂尔多斯盆地为秦
图 2.3 区域古构造应力-应变场变化示意图a-前燕山期;b-燕山期;c-喜马拉雅期S-共轭剪裂面;T-横张断裂面;Z-褶皱枢纽、逆断层或纵张断裂面地层 田地桑树坪煤矿范围内,出露地层及钻孔揭露地层由老到新依次为:奥陶系中统2m2)、峰峰组(O2f),石炭系中统本溪组(C2b)、上统太原组(C3t),西组(P1s)、下石盒子组(P1sh),上统上石盒子组(P2sh)、孙家沟组(下统刘家沟组(T1l)及第四系(Q)。分述如下:(1)奥陶系(O)①中奥陶统上马家沟组(O2m2)中奥陶统上马家沟组在井田范围内未见露头,钻孔揭露为上马家沟组m2),钻孔最大厚度为 43.72m。呈浅灰~灰白色的灰岩夹三、四层黄褐色
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于主成分的BP神经网络煤层气产能预测方法[J]. 马旭,张弛,陈小凡. 科技和产业. 2013(11)
[2]煤层气井单井动态控制储量计算方法[J]. 王博,傅江,董伟,董琴,宋军政,邓元洲,隋伟鹏. 石油化工应用. 2013(04)
[3]煤层气井动态产能拟合与预测模型[J]. 吕玉民,汤达祯,李治平,邵先杰,许浩. 煤炭学报. 2011(09)
[4]黄陵矿区红石岩煤矿瓦斯地质规律[J]. 范立民,王英,高午,安秀煜. 陕西煤炭. 2011(04)
[5]基于分形与ARIMA的煤层气产量预测[J]. 王宇,李治平,刘超. 天然气与石油. 2011(03)
[6]彬长矿区下沟煤矿瓦斯地质规律研究[J]. 范立民,王英,于峰. 煤. 2011(04)
[7]影响煤层瓦斯含量的多地质因素线性回归分析[J]. 闫海丰. 中州煤炭. 2010(07)
[8]基于BP神经网络构建矿床地质模型的估值方法[J]. 陈虎维,吕进国. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2009(04)
[9]基于构造复杂程度定量评价的瓦斯含量预测BP模型[J]. 魏建平,郝天轩,刘明举. 煤炭学报. 2009(08)
[10]关于煤层气资源产业化发展的思考[J]. 曹代功. 现代商业. 2009(14)
博士论文
[1]构造煤演化与力化学作用[D]. 张玉贵.太原理工大学 2006
硕士论文
[1]地球化学元素组合求异模型的研究[D]. 刘雷.新疆大学 2014
本文编号:3065311
【文章来源】:西安科技大学陕西省
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
研究区交通位置图
┥#ㄊ髌海┰嗣禾?纷ㄏ哂胛鳎ò玻┖睿?恚┫摺M?2.1 研究区交通位置图2.2 区域构造演化特征研究区位于鄂尔多斯盆地南部的次一级构造单元渭北隆起东段。鄂尔多斯盆地为秦
图 2.3 区域古构造应力-应变场变化示意图a-前燕山期;b-燕山期;c-喜马拉雅期S-共轭剪裂面;T-横张断裂面;Z-褶皱枢纽、逆断层或纵张断裂面地层 田地桑树坪煤矿范围内,出露地层及钻孔揭露地层由老到新依次为:奥陶系中统2m2)、峰峰组(O2f),石炭系中统本溪组(C2b)、上统太原组(C3t),西组(P1s)、下石盒子组(P1sh),上统上石盒子组(P2sh)、孙家沟组(下统刘家沟组(T1l)及第四系(Q)。分述如下:(1)奥陶系(O)①中奥陶统上马家沟组(O2m2)中奥陶统上马家沟组在井田范围内未见露头,钻孔揭露为上马家沟组m2),钻孔最大厚度为 43.72m。呈浅灰~灰白色的灰岩夹三、四层黄褐色
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于主成分的BP神经网络煤层气产能预测方法[J]. 马旭,张弛,陈小凡. 科技和产业. 2013(11)
[2]煤层气井单井动态控制储量计算方法[J]. 王博,傅江,董伟,董琴,宋军政,邓元洲,隋伟鹏. 石油化工应用. 2013(04)
[3]煤层气井动态产能拟合与预测模型[J]. 吕玉民,汤达祯,李治平,邵先杰,许浩. 煤炭学报. 2011(09)
[4]黄陵矿区红石岩煤矿瓦斯地质规律[J]. 范立民,王英,高午,安秀煜. 陕西煤炭. 2011(04)
[5]基于分形与ARIMA的煤层气产量预测[J]. 王宇,李治平,刘超. 天然气与石油. 2011(03)
[6]彬长矿区下沟煤矿瓦斯地质规律研究[J]. 范立民,王英,于峰. 煤. 2011(04)
[7]影响煤层瓦斯含量的多地质因素线性回归分析[J]. 闫海丰. 中州煤炭. 2010(07)
[8]基于BP神经网络构建矿床地质模型的估值方法[J]. 陈虎维,吕进国. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2009(04)
[9]基于构造复杂程度定量评价的瓦斯含量预测BP模型[J]. 魏建平,郝天轩,刘明举. 煤炭学报. 2009(08)
[10]关于煤层气资源产业化发展的思考[J]. 曹代功. 现代商业. 2009(14)
博士论文
[1]构造煤演化与力化学作用[D]. 张玉贵.太原理工大学 2006
硕士论文
[1]地球化学元素组合求异模型的研究[D]. 刘雷.新疆大学 2014
本文编号:3065311
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3065311.html