[發明專利]一種基于地震信息的煤礦水害預測評價方法

有效

• 申請號: 201510316126.4
• 申請日: 2015-06-10
• 公開（公告）號: CN105223612B
• 公開（公告）日: 2018-08-14
• 發明（設計）人: 崔若飛;崔大尉;張明川;韋瑜
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 楊曉玲

1.一種基于地震信息的煤礦水害預測評價方法，其特征是：該煤礦水害預測評價方法：把影響煤層頂底板突水的影響因素歸結為構造、巖性和水文地質三個類別，利用多種巖性地震解釋方法獲得構造、巖性和水文地質信息并進行量化，建立考慮三類影響因素的預測評價模型，預測劃分采區各部分的突水危險程度，對煤礦水害即煤層突水進行預測評價；所述多種巖性地震解釋方法包括地震屬性、地震巖性反演、概率神經網絡反演三種巖性解釋方法，所述的地震巖性反演方法：將密度測井曲線與視電阻率測井曲線進行融合獲得擬密度測井曲線，作為約束條件進行多參數巖性反演，利用巖性反演信息，能對含水層與隔水層進行層位識別，查明含水層與隔水層的空間展布與厚度，所述的巖性為擬波阻抗；所述的概率神經網絡反演方法：根據已知測井資料和地震資料來獲得新的測井曲線，因此，概率神經網絡反演被視為反演方法的發展和延伸，利用概率神經網絡反演方法能獲得孔隙度數據體和視電阻率數據體，利用煤系地層的巖性信息和水文地質信息，對煤層、含水層和隔水層的巖性和富水性進行解釋；所述煤層突水影響因素及其量化：把影響煤層頂底板突水的影響因素歸結為構造、巖性和水文地質三個類別，利用地震資料解釋成果對三類煤層突水影響因素進行量化：

(1)利用地震屬性方法獲得的煤層構造解釋成果，利用地震巖性反演方法獲得的含水層與隔水層構造解釋成果，生成構造突水隸屬度A₁(x₁,x₂,…,x_n)，

(2)利用概率神經網絡反演方法獲得的巖性解釋成果即孔隙度數據體，生成巖性突水隸屬度A₂(y₁,y₂,…,y_n)，

(3)利用概率神經網絡反演方法獲得的巖性解釋成果即視電阻率數據體，生成水文地質突水隸屬度A₃(z₁,z₂,…,z_n)。

2.根據權利要求1所述的一種基于地震信息的煤礦水害預測評價方法，其特征是：所述地震屬性方法：地震屬性為疊前、疊后地震數據中提取出來的運動學、動力學和統計學地震特征值；地震波中含有大量的地層構造信息，反映在密度、速度的差異上，這些差異導致了地震波在傳播時間、振幅、相位、頻率方面的變化或異常；對于地層中的小構造異常，利用地震屬性能對煤系地層的構造進行解釋，查明斷層、陷落柱和煤層的空間賦存形態。

3.根據權利要求1所述的一種基于地震信息的煤礦水害預測評價方法，其特征是：所述煤層突水預測評價模型：各影響因素的突水權值分別為a₁、a₂和a₃，則測區內各點的突水隸屬度為

t₁＝x₁*a₁+y₁*a₂+z₁*a₃

t₂＝x₂*a₁+y₂*a₂+z₂*a₃

t₃＝x₃*a₁+y₃*a₂+z₃*a₃(1)

·

·

·

·

t_n＝x_n*a₁+y_n*a₂+z_n*a₃

利用(1)式能獲得測區的突水隸屬度T(t₁,t₂,…,t_n)，根據各點的突水隸屬度值t_i，i＝1,2,…,n，進行突水危險程度的區段劃分；突水隸屬度的變化范圍是0～1，將其設為10級，每一級增量步長為0.1；或將其設定為5級，每一級增量步長為0.2。

4.根據權利要求1所述的一種基于地震信息的煤礦水害預測評價方法，其特征是：煤礦突水預測評價模型的地質含義即利用多個影響因素來分析評價煤礦水害；煤層突水評價是綜合考慮三種影響因素的結果，評判突水危險性的基本準則為：

(1)把三種影響因素均有異常的區域，即具有強富水異常、煤系地層的構造和裂隙均發育的區域定義為強突水區，其突水概率最大；所述的強富水異常即低電阻率；所述的煤系地層的構造即可靠的斷層或陷落柱；所述的裂隙均發育即低波阻抗或高孔隙度；

(2)把兩種影響因素有異常的區域定義為較強突水區，所述較強突水區包括具有強富水異常、煤系地層的構造發育，但裂隙不發育的區域；或具有中富水異常，煤系地層的構造和裂隙非常發育的區域，其突水概率較大；

(3)把一種影響因素有異常的區域定義為弱突水區，所述弱突水區包括具有強富水異常、但煤系地層的構造、裂隙不發育的區域；或煤系地層的構造、裂隙發育，但僅有弱富水異常，其突水概率較小。