[发明专利]一种利用经验模态分解和支持向量机定量预测煤厚的方法

说明书

本发明公开了一种利用经验模态分解和支持向量机定量预测煤厚的方法，首先根据测井资料的纵波速度和密度计算反射系数和合成地震记录，对合成地震记录增加噪音；其次利用经验模态分解方法，对增加噪音后的合成地震记录进行经验模态分解；然后计算经验模态分解后所得的各本征模态函数与未增加噪音的合成地震记录的相关系数，确定基础数据；从基础数据中提取地震属性，并对各地震属性进行归一化预处理；接着利用灰色关联度法优选出进行定量预测的地震属性；最后利用支持向量机进行学习和训练，开展全工区的非线性的煤厚定量预测。该方法仅需三维地震资料和钻孔资料，即可实现全工区非线性的煤厚定量预测，能给煤矿提供有力的地质保障。

技术领域

本发明涉及一种利用经验模态分解和支持向量机定量预测煤厚的方法，对具有三维地震勘探资料的煤矿采区的煤厚进行预测。

背景技术

在现代化大型矿井的建设和生产过程中，煤层厚度是煤炭储量计算、巷道合理布设必不可少的数据。据相关统计结果显示，如果实际煤厚比原定设计煤厚变薄10％～20％，那么煤炭的产量将会下降35％～40％。而煤层在地震勘探中属于薄层，薄层厚度的定量预测一直是公认的难题之一。目前常用的钻孔内插预测煤厚的方法并不能保证远离钻孔位置的煤厚预测精度；地震波振幅或频率域参数预测煤厚(如调谐法，谱矩法等)受地震数据的信噪比与保真度的影响较大，多解性强，一般只能预测煤厚的横向变化趋势，而很难得到比较准确的定量预测结果。因此，如何构建一种非线性的煤厚定量预测方法是矿井开采中亟待解决的问题之一，该方法能给煤矿提供有力的地质保障，对矿井合理开采、安全部署以及提高经济效率均有着重要的意义。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种利用经验模态分解和支持向量机定量预测煤厚的方法，通过合理利用煤矿采区的三维地震资料，实现对非线性的煤厚定量预测。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种利用经验模态分解和支持向量机定量预测煤厚的方法，对矿井采区的煤层厚度进行预测，具体包括如下步骤：

(1)根据测井资料的纵波速度和密度计算反射系数，利用雷克子波(比如主频为45Hz、长度为100ms的雷克子波)与反射系数进行褶积运算得到合成地震记录，对合成地震记录增加噪音；

(2)利用经验模态分解方法，对增加噪音后的合成地震记录进行经验模态分解；

(3)计算经验模态分解后所得的各本征模态函数与未增加噪音的合成地震记录的相关系数；

(4)确定相关系数最大的本征模态函数为地震属性提取的基础数据；

(5)从地震属性提取的基础数据中提取地震属性，并对各地震属性进行归一化预处理；所述地震属性包括体属性、顺层属性和层间属性；

(6)利用灰色关联度法，根据钻孔处已知煤厚和地震属性，选用部分地震属性进行煤厚的定量预测；

(7)将钻孔处已知煤厚和地震属性作为学习样本，利用支持向量机进行学习和训练，开展全工区的非线性的煤厚定量预测。

具体的，所述步骤(6)中，根据钻孔处已知煤厚和地震属性，选择部分地震属性进行煤厚的定量预测，具体选择方法为：根据地震属性与钻孔处已知煤厚的灰色关联度、地震属性彼此间的灰色关联度选择部分地震属性进行煤厚的定量预测，地震属性与钻孔处已知煤厚的灰色关联度越大越好，地震属性彼此间的灰色关联度越小越好。

具体的，所述步骤(6)中，根据钻孔处已知煤厚和地震属性，选择部分地震属性进行煤厚的定量预测，具体选择方法为：

(61)按比例选取出与钻孔已知煤厚的灰色关联度最高、相关性最强的n个地震属性；

(62)对选出的n个地震属性，计算其相互之间的灰色关联度，根据灰色关联度分为m类地震属性；