煤层气资源量预测中的灰色系统理论研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 前言
• 1.1 选题的依据和研究意义
• 1.1.1 选题的依据
• 1.1.2 研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外煤层气勘探开发现状
• 1.2.2 国内煤层气勘探开发现状
• 1.3 主要研究目标及研究内容
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 主要研究成果
• 1.3.4 研究方法与技术路线
• 第二章 研究区地质概况
• 2.1 地层特征
• 2.2 构造特征
• 2.3 煤层分布特征
• 2.3.1 上石炭统太原组
• 2.3.2 下二叠统山西组
• 2.3.3 主力煤层成煤环境
• 2.4 煤岩储层特征
• 2.4.1 煤岩特征
• 2.4.2 煤质特征
• 2.5 煤岩物性特征
• 2.5.1 煤层渗透率
• 2.5.2 煤层孔隙度
• 第三章 灰色系统基本理论
• 3.1 灰色系统的基本概念与原理
• 3.2 灰色系统理论的研究内容
• 3.3 灰色预测模型
• 3.3.1 GM（1,1）模型的建模步骤
• 3.3.2 GM（1,1）模型的检验
• 3.4 灰色系统软件开发
• 3.4.1 开发原则
• 3.4.2 编程环境
• 3.4.3 软件设计
• 第四章 煤层含气量影响因素的灰色关联分析
• 4.1 研究区煤层含气量的基本特征
• 4.2 含气量影响因素
• 4.2.1 煤质
• 4.2.2 埋深
• 4.2.3 演化程度的影响
• 4.2.4 封盖条件
• 4.2.5 水文地质条件
• 4.3 灰色关联分析基本理论
• 4.4 新关联度的构造
• 4.4.1 新关联度的定义
• 4.4.2 新关联度的性质
• 4.5 研究区煤层含气量的灰色关联分析
• 4.5.1 参数选择
• 4.5.2 关联度计算
• 4.5.3 关联结果分析
• 第五章 灰色预测模型研究
• 5.1 缓冲算子优化GM（1,1）模型
• 5.1.1 新型弱化算子的构造
• 5.1.2 新型强化算子的构造
• 5.1.3 缓冲算子优化GM（1,1）模型的应用
• 5.2 优化GM（1,1）模型
• 5.2.1 对背景值的改进
• 5.2.2 对初始条件的改进
• 5.2.3 优化GM（1,1）模型的建模步骤
• 5.2.4 预测实例
• 5.2.5 研究区深部煤层含气量预测
• 5.3 非等间隔GM（1,1）模型
• 5.3.1 等间隔化GM（1,1）模型
• 5.3.2 差分GM（1,1）模型
• 5.3.3 累减等间隔化GM（1,1）模型
• 5.3.4 模型应用
• 5.3.5 研究区煤层含气量GM（1,1）模型
• 5.4 灰色多变量GM（0,N）模型
• 5.4.1 GM（0,N）模型的基本理论
• 5.4.2 研究区南部煤层含气量的GM（0,N）模型
• 5.4.3 灰色神经网络GM（0,N）模型研究
• 5.4.4 研究区中部煤层含气量灰色神经网络GM（0,N）模型
• 第六章 煤层气储量计算
• 6.1 煤层气储量的计算方法
• 6.2 计算区块的划分
• 6.3 储量计算参数的确定方法
• 6.4 储量计算
• 6.4.1 樊庄－潘庄区块储量计算
• 6.4.2 屯留－长治区块储量计算
• 6.4.3 沁源－安泽区块储量计算
• 6.4.4 沁水－翼城区块储量计算
• 第七章 煤层气有利勘探区块评价
• 7.1 灰色聚类分析方法研究
• 7.1.1 灰色聚类分析方法
• 7.1.2 灰色聚类分析方法的改进
• 7.1.3 灰色聚类区块评价基本步骤
• 7.2 灰色聚类区块评价参数的选择与取值方法
• 7.3 研究区有利勘探区块的灰色聚类过程
• 7.3.1 数据预处理
• 7.3.2 确定聚类白化权函数
• 7.3.3 确定聚类指标权重
• 7.3.4 求聚类系数
• 7.4 聚类结果分析及方法评价
• 7.4.1 聚类结果的地质分析
• 7.4.2 灰色聚类区块评价的优点
• 7.4.3 灰色聚类评价方法存在的问题
• 7.4.4 程序实现
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果
• 致谢