煤层含气量预测：灰色关联+BP神经网络应用

"基于灰色关联分析和BP神经网络的煤层含气量预测研究 (2014年)" 本文主要探讨了如何利用灰色关联分析和BP神经网络技术对煤层含气量进行有效的预测，以提高煤层气储层测井评价的准确性。研究者首先结合测井资料和煤岩心含气量的化验分析数据，通过现代数理统计方法筛选出对煤层含气量有显著影响的测井参数。他们建立了一个煤岩心含气量与测井相之间的统计模式，然后运用灰色关联法对此模式进行深入分析，以确定最相关的数据集用于建模。 在数据预处理和特征选择后，研究者采用了非线性数学方法——BP神经网络来构建预测模型。BP神经网络是一种广泛应用于复杂非线性问题的算法，能够捕捉到不同测井参数与煤层含气量之间的复杂关系。通过训练和优化这个网络，研究人员在筛选后的有效数据集上构建了多测井参数的非线性预测模型，用于预测研究区域内的煤层含气量。 对比煤岩心含气量的室内分析数据和预测结果，研究表明该方法能有效地预测煤层含气量，预测精度达到了煤层气储层测井评价的要求。这一研究对于鄂尔多斯盆地东部这样的重点煤层气勘探开发地区具有重要意义，因为提高预测精度有助于更准确地评估煤层气储量，从而优化勘探策略和开采计划。 关键词涉及了煤层含气量、敏感性参数、测井资料、煤岩心、灰色关联和神经网络。此研究不仅在技术层面提供了新的预测手段，还在实际应用中验证了其有效性，对于提升我国煤层气资源的开发利用水平具有积极的推动作用。