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海域区古近系含煤地层及煤层组识别方法
引用本文:李增学,吕大炜,张功成,林年添,王东东,刘海燕,沈怀磊.海域区古近系含煤地层及煤层组识别方法[J].煤炭学报,2011,36(7):1102-1109.
作者姓名:李增学  吕大炜  张功成  林年添  王东东  刘海燕  沈怀磊
作者单位:山东科技大学 地质科学与工程学院 山东省沉积成矿作用与沉积矿产重点实验室,山东 青岛 266510
基金项目:国家自然科学基金资助项目(40872100); 国家重大基础研究计划(973)资助项目(2009CB219400)
摘    要:采用沉积学、测井地质学、数学方法以及地震方法等对含煤地层及煤层组进行识别,总结出4种含煤地层及煤层组识别方法,并利用地震方法对煤层组进行了预测。结果表明:逻辑判别法和蜘蛛网图法仍然是较为有效的以定性为基础的半定量化方法,而聚类分析法和人工神经网络法则是成功且有效的定量分析方法,但不是通用的模型;对于勘探程度较低的海域区,要综合运用4种方法才能有效地预测含煤地层和识别煤层。地震反演技术与方法对于识别含煤段、判别含煤地层的分布是十分有效的,通过对琼东南盆地多个地震剖面的研究发现三瞬技术法对于识别较厚煤层交互层(复合层段)是可行的。通过对C-93-79 和C-52-79剖面进行各类波阻抗反演,发现基于模型反演和神经网络反演的结果与含煤层段有良好的对应关系,是预测含煤层分布较有效的地震识别方法。

关 键 词:海域区  含煤地层  聚类分析  人工神经网络  波阻抗反演  
收稿时间:2010-10-21

Identification methods of coal-bearing strata and coal group of Paleogene in sea area
Affiliation:LI Zeng-xue1,Lü Da-wei1,ZHANG Gong-cheng2,LIN Nian-tian1,WANG Dong-dong3,LIU Hai-yan1,SHEN Huai-lei2(1.Shandong Provincial Key Laboratory of Depositional Mineralization & Sedimentary Minerals,College of Geological Sciences & Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266510,China,2.Research Center,China National Offshore Oil Corp.,Beijing 100027,3.College of Geoscinece and Surveying Engineering,China University of Mining & Technology(Beijing),Beijing 100083,China)
Abstract:Based on the sedimentology,logging,mathematics,and seismic prospecting and so on,the coal-bearing strata and coal seams was recognized,four methods were concluded and the coal seam was forecasted by seismic characteristics.The results show that the program of logical comparison and clustering methodology are effective semi-quantitative methods.Clustering methodology and spider diagram are effective equity methods but not be in common use.Only by synthetically utilizing these four methods the coal-bearing st...
Keywords:sea area  coal-bearing strata  clustering methodology  neutral network  constrained impedance inversion  
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