观音山勘探区煤层含气量预测：灰色关联分析

"观音山勘探区煤层含气量灰色关联预测" 本文主要探讨了煤层含气量预测的问题，特别是针对云南观音山勘探区的实际情况。煤层含气量受到诸多地质因素的影响，使得准确预测变得复杂。文章作者王盼盼、秦勇和高弟通过运用灰色关联度法，对影响煤层含气量的关键因素进行了识别。 灰色关联度法是一种数据分析技术，用于评估两个或多个序列之间的相似程度，尤其适用于存在大量不确定性和不完整数据的情况。在该研究中，这种方法被用来确定哪些地质因素对煤层含气量的影响最大。经过分析，发现煤层的埋藏深度、煤层顶板5米内的砂岩厚度以及顶板岩性是影响观音山勘探区煤层含气量的三个关键因素。 接着，研究人员构建了两个预测模型，分别是GM(1,N)模型和GM(1,1)模型。GM模型（灰色系统模型）是一种时间序列预测模型，能够处理非线性、非平稳的数据。GM(1,1)模型是GM模型的一种特殊情况，适用于一阶线性微分方程的建模。通过对残差尾段序列的分析，研究者发现利用GM(1,1)模型对煤层含气量进行预测可以获得更高的精度。 煤层含气量的预测对于煤层气的开发和资源评估至关重要。准确的预测可以帮助决策者优化开采策略，提高经济效益，并确保作业安全。因此，灰色关联度法结合GM模型的运用为煤层含气量预测提供了一种有效的方法，尤其在地质条件复杂的地区如观音山勘探区，这种技术的应用显得尤为有价值。 关键词：煤层含气量；预测；灰色关联；GM(1,N)模型；煤层气资源；地质因素 中图分类号：P628.1（矿产资源勘探）；P618.13（煤炭工业） 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1001-1986.2012.04.008 这项研究的成果不仅对于观音山勘探区的煤层气资源开发有直接指导意义，同时也为其他类似地质条件下的煤层气预测提供了参考和借鉴。通过深入理解这些地质因素的影响并利用先进的预测工具，可以进一步提升我国煤层气资源的开发利用效率。