深部煤层含气量的预测方法
煤层含气量是评价煤层气开发潜力的基础,也是进行煤层气资源计算与选区评价的关键参数.在有效含气量数据少、不能满足研究工作需要的情况下,根据浅部实测含气量数据预测深部煤层含气量是一种行之有效的方法.就目前煤层含气量的预测方法进行了归纳总结,详细介绍了多元逐步回归分析,BP神经网络和灰色模型三种数学模型预测方法,并对比评价了各种预测方法的优缺点及准确性.在各种深部煤层含气量预测的方法中，常规的预测方法在区域选区上有一定的局限性，但是在其适用的地区，预测精度相对较高。多元逐步回归和BP神经网络这两种方法预测效果有明显提高，不过其计算量大，参数的选取比较复杂。对于勘探开发程度较低，并且含气量资料较少的地区，灰色模型法优势比较突出，仍旧需要进一步的完善。所以在对深部含气量进行预测时，应结合预测区实际情况与资料的数量，确定合适的预测方法，提高预测的准确性，为进一步的勘探开发做好充分的准备。
煤层气 地质勘探 含气量 预测方法
周敏 李贵中
中国地质大学(北京) 能源学院 北京 100083 中国石油勘探开发研究院廊坊分院 河北廊坊065007
国内会议
杭州
中文
118-126
2013-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）