煤层气资源量预测中的灰色系统理论研究

发布时间：2020-06-22 10:55

【摘要】： 煤层气资源量的大小、分布是煤层气地质评价的重要内容,资源量计算的准确与否直接影响到煤层气开发的经济效益。我国煤层气资源潜力巨大,经过十几年的研究与勘探实践,在地质理论和勘探技术等方面都取得了丰硕成果。但如何总结出一套适合我国地质特征的资源量评价方法尚处于起步阶段,因此所以非常有必要对煤层气资源量的预测问题进行进一步研究。在煤层气储量计算中,含气量这一参数至关重要。本文将灰色系统理论应用于沁水盆地中南部煤层含气量的预测中。首先通过对现有各种灰色关联度公式的对比研究,提出一种新的灰色关联度量化模型,并利用该关联度分析了研究区影响煤层含气量的主要因素;关联结果与地质分析相吻合,证明了其可行性。然后根据研究区煤层含气量序列的数据特点,对传统GM(1,1)模型进行了改进。按照缓冲算子的基本理论,构建了若干新的强化、弱化缓冲算子,后建立缓冲算子优化GM(1,1)模型,提高了GM(1,1)模型的预测精度;通过对传统GM(1,1)模型背景值和初始条件的同时改进,提出了优化GM(1,1)模型;经过检验,利用该模型对研究区深部煤层的含气量进行了定量预测;鉴于非等间隔序列的广泛存在,在对现有非等间隔GM(1,1)模型进行研究改进后,提出了累减等间隔化GM(1,1)模型;并利用其建模理论分别建立了研究区含气量与参数埋深、Ro和灰分的定量预测模型。该模型在煤层含气量预测中的成功应用,极大拓宽了GM(1,1)模型的应用范围。本文还将灰色多变量GM(0,N)模型应用于含气量预测中,建立了研究区中部煤层含气量的GM(0,5)模型;并将BP网络与GM(0,N)模型相结合建立了灰色神经网络GM(0,N)模型,通过对该组合模型建模理论的深入研究,使其在含气量预测中具有了比单个预测模型更高的预测精度。在应用灰色预测模型对煤层含气量进行预测后,利用容积法按不同级别、不同区块、不同煤层对研究区煤层气储量进行了计算。后利用基于指数型白化权函数的改进灰色聚类方法对研究区煤层气的有利勘探区块进行了评价,优选出有利勘探区块为研究区南部的樊庄-潘庄区块和沁水-翼城区块。研究过程中,为便于灰色系统理论在实际问题中的应用,利用VC++6.0和Matlab7.0对灰色系统理论的主要算法进行了程序实现。
【学位授予单位】：中国石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：N941.5;P618.11
【图文】：

直方图,主煤层,水分含量,分布直方图

研究区上下主煤层水分含量的分布有较好的一致性，主峰值含量分布于0.8～1.3%，其次为1.3～1.8%，再次为1.8～2.3%，下主煤层水分含量的平均值稍低于上主煤层。平面上水分含量在南部较高，中部和东部较低（图2-6、图2-7）。（2）灰分<55-10 10-1515-20 20-25 25-30>30对相百分含量(%)01020304050灰分产率(%)<55-10 10-15 15-20 20-25 25-30>300510152025灰分产率(%)相对百分含量(%)图 2.8 上主煤层灰分产率直方图图 2-9 下主煤层灰分产率直方图

直方图,主煤层,灰分产率,直方图

2.4.2 煤质特征（1）水分<0.80.8-1.31.3-1.8 1.8-2.3 2.3-2.8>2.835302520151050水分含量分布区间（％）相对百分量含(%)40<0.8 0.8-1.3 1.3-1.8 1.8-2.3 2.3-2.8 >2.835302520151050水分含量分布区间（％）相对百分含量%()图 2-6 上主煤层水分含量分布直方图图 2-7 下主煤层水分含量分布直方图研究区上下主煤层水分含量的分布有较好的一致性，主峰值含量分布于0.8～1.3%，其次为1.3～1.8%，再次为1.8～2.3%，下主煤层水分含量的平均值稍低于上主煤层。平面上水分含量在南部较高，中部和东部较低（图2-6、图2-7）。（2）灰分(%)40502025量(%)

【引证文献】