[发明专利]一种构造软煤分布区的预测方法

说明书

本发明涉及一种构造软煤分布区的预测方法，包括：S1.建立地震微相模型道，在对3D地震数据体进行相位调整进行相位调整后，从时窗提取地震微相模型道，并对该地震微相模型道进行合并，完成地震微相模型道的建立；S2.利用神经网络技术进行地震道和地震微相模型道的相关性分析；S3.将S2的分析结果与实测的构造煤厚度进行对比、判断，得到构造软煤分布区的预测。通过该方法极大地提高了对煤田构造软煤分布区的预测准确度和精度，且受限条件少，适用性强，能够为不同煤矿采区的构造软煤分布区的预测提供更多的技术选择。

技术领域

本发明属于煤田中构造软煤分布识别技术领域，具体涉及一种用于煤田中构造软煤分布区的预测方法。

背景技术

为了能够更好地指导煤田矿区的开采工作，通常都会先对煤田中构造软煤分布区进行预测。但是申请人发现：目前，煤田中构造软煤分布区的预测主要是利用测井资料分析、弹性波阻抗反演、AVO反演等技术，这些预测技术主要存在以下缺陷问题：1.在部分井田的适用性不高；2.预测精度仍有待提高。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种对煤田构造软煤分布区的预测准确度和精度高且适用性强的构造软煤分布区的预测方法。

为解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

本发明提供了一种构造软煤分布区的预测方法，包括：

S1.建立地震微相模型道，在对3D地震数据体进行相位调整后，从时窗提取地震微相模型道，并对该地震微相模型道进行合并，完成地震微相模型道的建立；

S2.利用神经网络技术进行地震道和地震微相模型道的相关性分析；

S3.将S2的分析结果与实测的构造煤厚度进行对比、判断，得到构造软煤分布区的预测。

进一步地，步骤S1具体包括：

S1-1.对3D地震数据体进行90°相位调整；

S1-2.在90°相位调整的3D地震数据体中选取包含分析煤层的整个反射波范围的时窗，并在该时窗中提取多个地震微相模型道；

S1-3.将提取的多个地震微相模型道中地震波形相似的地震微相模型道合并为一个模型道，完成地震微相模型道的建立。

进一步地，步骤S1-2中在该时窗中提取多个地震微相模型道，具体为：在该时窗范围的地震波通过波形相关和聚类分析，将地震波相似程度高的归为一类，作为一个地震微相模型道，以得到多个地震微相模型道。

进一步地，步骤S2具体为：利用神经网络技术，将整个矿区的地震道与多个地震微相模型道一一进行波形相关分析，并把与地震微相模型道的相关系数最高的地震道进行分别标记，实现整个矿区地震道的聚类。

进一步地，步骤S3具体为：将S2的分析地震微相结果与实测的构造煤厚度进行对比，判断出微相区构造软煤发育和微相区构造软煤不发育，得到地震微相预测构造软煤发育区结果，此时需要统计地震微相预测构造软煤发育区结果与实测构造软煤资料吻合程度，若吻合程度满足要求，则说明该地震微相预测构造软煤发育区结果与实测构造软煤资料符合程度高，可用于指导生产，若吻合程度低，则需要调节分析时窗和模型道，重新进行上述分析。

进一步地，步骤S2在实现整个矿区地震道的聚类后，在地震微相平面图上以不同颜色表示不同类的地震道。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：