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《中国矿业大学》 2011年
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基于地震正演模拟和SVM的煤与瓦斯突出危险区预测研究

张克  
【摘要】:煤与瓦斯突出是指煤矿井下采掘过程中发生的一种瓦斯突然从煤层中大量涌出的复杂动力现象,它直接影响到煤矿生产的各个环节,严重威胁矿井安全生产和职工的人身安全。定量查明并预测煤与瓦斯突出危险区,是当前煤矿生产中亟待解决的重要课题,也是建设数字矿山需要关注的重要领域与目标。 论文针对煤矿应用需求,在国家自然科学基金项目等项目支持下,围绕煤与瓦斯突出危险区定量预测目标,从时、空多角度分析了瓦斯突出危险区的波(主要是地震波)、场(瓦斯含量数据、煤厚、埋深、瓦斯压力)等信息的演变特征,揭示了地震属性、地质数据变化与瓦斯突出危险区之间的耦合关系。采用地震数值模拟的方法,通过建立煤与瓦斯地质模型正演地震剖面,从中提取地震属性并对其进行优化约简,运用支持向量机(SVM)方法定量研究了地震属性约简集和瓦斯含量两者之间的非线性关系,进而预测煤与瓦斯突出危险区,探讨了利用叠后地震数据预报煤与瓦斯突出危险区的可行性和有效性,从而形成了瓦斯突出危险区信息特征提取与优选技术。论文取得的主要研究成果如下: 构建了多个含瓦斯煤层的地质和地球物理典型模型。依据地质和钻井数据,利用Backus等效介质理论和Hudson等效介质理论,针对不同的煤层结构分别计算出了其所对应的物性参数,并以此为基础构建了瓦斯富集条件下的地质和地球物理典型模型。 提出了基于地震正演模拟、地震属性技术和支持向量机(SVM)预测煤与瓦斯突出危险区的研究方法,并将其成功应用于实际预测中。首先,运用有限差分算法构建了多个典型正演地震剖面,通过对地震剖面煤层反射波的属性分析,获得了相应的地震属性;其次,使用粗糙集算法对地震属性进行了约简,确定影响瓦斯突出的主要地震属性集;使用支持向量机(SVM)算法定量研究了地震属性约简集和瓦斯含量两者之间的非线性关系,并使用晋城矿区某煤矿的实测数据对提出的方法进行了验证,结果表明,论文提出的方法具有较高的可靠性和实用性,为利用叠后地震数据预测瓦斯突出危险区提供了一条新途径。 以淮南矿区某矿深部采区为例,进行了煤与瓦斯突出危险区预测实证研究。首先,构建了研究区的地质与地球物理模型,运用有限差分算法生成了正演地震剖面,通过对地震属性和地震谱分解的分析,地震属性与有关地质属性的组合,构建了三个瓦斯危险区预测模型,并对预测模型的有效性进行了检验和比较。结果表明,将煤层厚度和埋深两个地质参数与地震正演模拟属性数据进行组合构建的煤与瓦斯突出危险区预测模型,较具实用性、实效性和可操作性。最后,利用GIS平台,进行了煤与瓦斯突出危险区预测,进行了成果空间展示。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:P631.4;TD713

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【参考文献】
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