地震反演技术在煤层突水危险性评估中的应用

"利用岩性地震反演方法评价煤层突水危险性" 本文探讨了在煤矿水文地质条件下的煤层突水危险性评价，着重介绍了如何利用概率神经网络岩性反演技术来实现这一目标。在葛亭煤矿的具体案例中，研究人员通过地震反演获取了从煤系地层到奥陶系灰岩顶部的构造、岩性和水文地质的详细数据，这些数据是评估煤层突水风险的基础。 地震属性技术在煤田岩性勘探中扮演了重要角色，尤其是地震反演技术，能够提供关于地层构造和岩性变化的高分辨率信息。文章提及多元地震属性岩性预测方法，如Schultz等人提出的使用多种地震属性来预测储层物性参数的策略，这种方法可以关联地震属性与岩石的物理特性，如P波速度、孔隙度和泊松比等。 在葛亭煤矿的应用中，波阻抗反演揭示了岩浆侵入和煤层变焦区域，这些区域通常与含水层有关，而视电阻率反演结果与波阻抗反演相吻合。此外，孔隙度反演进一步证实了这些区域的低孔隙度特征，低孔隙度通常意味着较低的储水能力。通过将3煤层顶板的视电阻率和孔隙度值进行乘积归一化处理，可以计算出突水的隶属度，从而划分出不同级别的突水危险性。 论文还指出，尽管电磁勘探方法在水文地质调查中广泛使用，如电阻率法、瞬变电磁法和CSAMT法，但它们的分辨率较低且易受电磁干扰影响。相比之下，三维地震勘探因其高分辨率和信息密集度优势，能更好地服务于水文地质异常识别和导水裂隙分布的研究，为煤矿防治水提供更准确的决策依据。 地震反演技术结合概率神经网络分析，为煤矿底板突水危险性的评估提供了科学有效的工具，能够帮助预防和控制煤矿突水事故，保障煤矿安全生产。这项工作受到国家重点基础研究发展计划(973)项目和国家自然科学基金等多个项目的资助，体现了其在理论研究和实际应用中的重要价值。