基于随机森林声波曲线构建的盾构机掘进路线预测

近年来,煤矿井下为了提高生产效率,将盾构机应用到巷道掘进中。地质条件是决定盾构机工作效率的重要因素,盾构机施工围岩以石灰岩、砂岩等中硬岩最为有利,因此拟掘进巷道位置的岩性预测成为提高盾构机工作效率的核心问题。目前地震反演是岩性预测的重要手段,阳泉新景区块由于部分声波测井曲线缺失,对波阻抗反演产生了影响,因此,如何利用已有的测井曲线生成缺失的声波测井曲线以及如何利用盾构机工作行进中的岩性揭露数据不断更新前方岩性分布预测结果成为当前亟待解决的关键。首先对测井曲线进行标准化等预处理,针对声波测井曲线缺失问题,引入随机森林回归算法,利用密度(Density)、自然伽马(GR)、视电阻率(Res)和自然电位(SP)4种测井曲线作为特征变量,建立曲线回归预测模型,预测声波(P-wave)测井曲线。在分析声波曲线和伽马曲线原理的基础上,进行拟声波曲线构建并做拟声波反演,在反演数据体上解释K7砂岩的顶和底界面,将解释得到的地震解释层位信息从时间域数据转换到深度域,经验证实预测结果与揭露数据符合率较高。同时,结合盾构机工作行进中的岩性揭露数据对目标巷道剖面的K7砂体分布预测进行了多次更新迭代,精细刻画了巷道位置K7砂岩的分布情况,为盾构机掘进路线优选提供了有效指导。

电磁法在煤矿水害隐患探测方面的综述

煤矿水害是安全生产的重大隐患,如何精准探测隐蔽致灾体是解决这些隐患的前提。电磁法对低阻体反映灵敏,方法类型多样,适应性强,是探测富水致灾体的有效方法之一。传统的地面电磁方法包括可控源音频大地电磁法和回线源瞬变电磁法,在煤矿隐蔽致灾体探测方面发挥了重要作用。随着新技术的不断发展,近源电磁勘探方法得到了快速发展,包括广域电磁法和短偏移距瞬变电磁法,提高了勘探效率和信噪比,拓宽了观测区域。地空电磁法是新发展起来一种大功率快速勘探方式,具备航空电磁法快速采集和地面电磁法大功率发射两个优势,特别适合于复杂地形条件的煤矿灾害隐患探测。分析了煤矿典型致灾体的形成机理、时空分布及物性特征,其中,隐蔽型导水构造是造成煤矿安全隐患的重要因素,需要重点关注;回顾了各种电磁方法的主要特征、适用性以及在煤矿水害探测中的应用现状,总结了不同方法的技术参数和观测模式等,为相关技术人员从事煤矿灾害隐患探测提供了参考;最后对煤矿电磁法发展进行了展望:广域电磁法和短偏移距瞬变电磁法等近源电磁勘探方法将会在煤矿勘探中进一步扩大应用;三维反演技术和基于深度学习的神经网络反演算法等将是未来电磁法的主要发展方向;地空电磁勘探会快速发展,有取代传统地面电磁法勘探的趋势。

煤矿隐蔽致灾因素地震勘探现状与发展方向

地震勘探在我国煤炭工业中的应用已有60多年历史。简要回顾了煤炭地震勘探在煤矿隐蔽致灾因素勘探的应用效果,如地震法探查断层、陷落柱、煤层厚度、煤层顶板与底板突水灾害、煤与瓦斯突出灾害、采空区、废弃巷道、岩浆岩倾侵入区、河床冲刷煤层变薄带等;系统分析了煤矿采区采前勘探前沿地震技术的攻关进展。在综合分析我国煤炭地震勘探所面临挑战的基础上,提出了强化地震岩石物理分析方法研究、优化煤矿采区高密度三维地震勘探技术等未来几年我国煤炭地震勘探技术10个方面的发展方向,以大幅提高地震勘探在探查煤矿隐蔽致灾因素方面的能力。

基于多变量LSTM网络的K_(2)灰岩富水区预测——以阳泉泊里矿区为例

在山西阳泉泊里矿区,太原组K_(2)灰岩是15号煤层上部主要的含水层,查明其富水分布特征对上下组煤层安全开采至关重要。为了准确得到K_(2)灰岩的富水分布区域,首先,利用常规的波阻抗反演获取精确的K_(2)灰岩空间展布特征。然后,结合皮尔逊相关系数法与交叉验证−逐步回归法优选出9种地震属性,构成网络的训练数据。此外,引入适合于时序数据处理且能够捕捉测井曲线前后相关性的长短期记忆神经网络(LSTM),构建智能化、多变量LSTM视电阻率预测模型,以精确地预测研究区视电阻率进而得到地层富水性分布特征。同时,分别利用常规多属性回归算法与多变量LSTM模型在井点位置建立电阻率测井曲线与地震属性井旁道之间的映射关系。最后,将井点处训练好的网络模型推广至无井区得到全区视电阻率体,根据视电阻率值的高低、矿区地质构造与陷落柱发育情况圈定灰岩富水区。实际数据的测试结果表明:与常规多属性回归算法相比,多变量LSTM模型预测误差小,与测井相关系数高,说明多变量LSTM模型可以更加精确地预测出工区视电阻率,在含煤地层的富水性预测中有较好的应用价值。

基于K-means SMOTE和随机森林算法的陷落柱识别模型

为了克服单一地震属性在对陷落柱进行识别时出现多解性和不确定性问题以及样本数据不平衡带来的识别准确率偏移问题,构建了基于K-means SMOTE和随机森林二分类陷落柱识别模型,通过对多个地震属性进行联合分析以达到识别陷落柱的目的。以山西新元煤炭责任有限公司首采区东翼南部矿区作为研究区域,将前方解释人员通过三维地震勘探技术提取到的12种地震属性作为样本特征,并将实际揭露的陷落柱信息作为样本标签,构建地震多属性数据集;通过相关性分析和聚类分析评估以及随机森林重要性分析进行地震属性优选,最终优选相对独立的6种地震属性作为样本特征;利用K-means SMOTE算法对数据集进行平衡处理,补充得到8 992个数据,选取其中6 294个数据作为训练集,2 698个数据作为测试集;基于python语言平台搭建随机森林二分类模型,最终预测陷落柱的准确率可达到87%。通过对比3种常见机器学习分类算法,该模型识别陷落柱的准确率更高。

构造煤分布的地质控制及其地震地质一体化预测方法--以沁水盆地阳泉新景矿3号煤层研究为例

构造煤与瓦斯及煤层气密切相关。由于构造煤分布具有强烈的非均质性,现有基于地质预测与地球物理直接识别的构造煤分布预测成果难以满足煤矿瓦斯超前治理及煤层气开发的精度要求。以沁水盆地阳泉新景矿3号煤层为例,利用区内钻孔煤芯数据、采掘巷道中煤体结构的连续观测数据以及三维地震成果资料,研究煤层中“软煤”(碎粒煤和糜棱煤)的分布特征,交会分析其与煤层赋存形态、断裂系统、聚煤前后地层层序砂地比、煤层厚度等地质特征参数的关系,厘清构造煤发育的主控地质要素,得出构造煤分布受构造围岩煤层“三元”突变耦合控制的认识。在此基础上,提取三维地震数据及解释成果中对构造煤分布具有主控作用的3类共6种地震地质表征属性,采用灰色关联法构建基于多属性融合的构造煤分布预测模型,预测研究区3号煤层中的“软煤”分布情况,经采掘及后续煤层气开发井验证,预测精度较高,证明了该方法的有效性及可行性,为精准预测构造煤分布提供了一种新的技术思路与方法。

煤矿CSAMT数据的广域电磁法处理

某煤矿采用V8多功能电法仪开展CSAMT探测试验,由于研究区内电磁干扰严重,得出的卡尼亚视电阻率质量较低。为了提高视电阻率数据的质量及其利用率,尝试采用广域电磁法进行CSAMT数据的处理,分别应用单分量电场法、比值法(电场和磁场相比)计算广域视电阻率。结果表明:由于V8施工时不采集场源发射电流,单分量电场法计算结果误差较大;比值法的计算结果在高频段与卡尼亚视电阻率一致,但在低频段优于卡尼亚视电阻率,与实际地电情况更吻合;比值法广域视电阻率的反演结果准确地揭示了矿区含煤地层和奥陶系灰岩的界面,地层解释结果与钻探结果一致,验证了广域电磁法在煤矿CSAMT数据处理中的可行性和有效性。研究成果为其他矿产资源的CSAMT数据处理提供参考。

基于改进随机森林算法的地质构造识别模型

地震属性常常用来进行构造解释以及预测。为克服单一地震属性预测带来的多解性和不确定性的问题,采用地震多属性融合技术对地质构造进行解释以及预测。基于经典的机器学习随机森林算法模型,提出了一种改进的随机森林算法对多种地震属性进行融合分类,将地震多属性融合技术与改进的随机森林算法结合,建立了基于改进随机森林算法的地质构造识别模型。以山西新元煤炭责任有限公司二条带二采区作为研究区域,基于三维地震勘探成果提取到的12种地震属性,通过对12种属性进行属性相关性分析以及特征重要性分析,依据结果保留了全部12种属性进行后续的属性融合。利用揭露验证后的地质构造-断层和陷落柱作为样本标签,提出一种改进网格搜索的优化算法,将分类器数目与单棵决策树的最大特征数组成参数对进行网格搜索,基于Python语言平台建立算法模型,实验结果表明改进后的算法模型预测准确率达到97%,经过后续的模型验证,证明了相比于逻辑回归、梯度提升与决策树等几种算法,改进后的随机森林算法能够更加有效地识别地质构造中的断层与陷落柱等异常体,且识别准确率更高,算法适用性更加广泛。

基于测井约束反演的阳泉新景矿区K_(2)下灰岩精细刻画

为了提高阳泉新景矿区15#煤顶板岩性预测精度,采用测井约束的波阻抗反演方法展开研究。在测井曲线精细预处理的基础上,进行了准确的时深标定,并建立了高分辨的反演模型,优化了反演参数,得到了K_(2)下灰岩波阻抗体。经过K_(2)灰岩顶底层位追踪,并辅以精确的时深转换,最终实现对K_(2)下灰岩的精细刻画,为采掘巷道的支护工作提供有效指导。研究结果表明:波阻抗反演方法是一种高效、经济的岩性预测方法,其能够有效实现对目的层厚度、地层起伏形态等地质问题的预测,精确的时深转换结合钻孔数据等地质信息能够进一步提高反演方法的预测精度。预测得到的灰岩厚度以及其起伏形态与已探明的地质情况基本吻合,表明该预测结果能够为采掘巷道支撑点位置的选择和优化提供可靠依据,从而实现提高矿区煤层采掘效率的目的。

基于改进XGBoost的地震多属性地质构造识别方法

地震属性可以用来解释与预测地质构造,因此地震属性被广泛地运用在煤矿地质构造的识别。但一般情况下,勘探区中无构造区域与有构造区域分布不均衡,无构造区域远远多于有构造区域。机器学习中,传统的分类器更习惯于偏向多数类,这使得如何有效地识别出构造体成为一个难题。为了解决这一问题,提出了一种针对不平衡数据集的改进极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)构造识别方法。该方法的原理是,首先,以基于三维地震勘探成果数据体提取的12种地震属性为数据集特征,以实际揭露后的地质构造为数据集标签构建多属性数据集,然后以特征对标签的相关性为标准,过滤掉冗余的特征;其次,将边界样本分类算法(boundary sample classification,BSC)与合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)相结合形成BSC-SMOTE算法。用BSC-SMOTE算法对原始数据集进行平衡,再利用平衡后的数据集训练XGBoost分类器,并用贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)对该分类器进行超参数寻优,最后用此分类器预测构造。以山西新元煤矿责任有限公司东翼矿区为研究区域,实验结果显示,改进XGBoost算法模型的预测精确度为0.95,比未改进的XGBoost算法提高了0.16,比K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)、随机森林和支持向量机(support vector machine,SVM)等传统算法提高了0.15以上。改进XGBoost模型的预测结果经可视化后与实际揭露构造对比基本吻合,说明该模型能够有效地识别出地质构造体。

基于电性标志层识别的瞬变电磁精准处理技术

地面瞬变电磁资料解释精度的进一步提高一直是该方法研究的重点内容。以瞬变电磁烟圈效应扩散理论为依据,通过双倍旅程和平均速度概念建立了时深转换方法,以克服瞬变电磁采用简单经验公式计算实测数据时可能出现的深度翻转问题;以三维地震成果数据获取的9号煤层深度作为电性标志层校正标准,采用视电阻率微分极值点识别该电性标志层,通过比值法计算相应瞬变电磁测点的深度校正系数 K 值,然后采用内插方法得到测区任意点 K 值,以校正瞬变电磁在计算探测深度时出现的偏差。通过堡子矿钻孔ZKB1-1和ZK201电阻率测井资料分别建立了正演理论模型,计算了瞬变电磁响应,并和钻孔旁瞬变电磁实测数据的视电阻率微分极值对比,结果表明,两者基本一致,能够准确识别电性分界面。以矿区256线和344测线为例说明了电性标志层识别效果,计算了堡子矿全区深度校正系数,对该区资料进行了精细处理,圈定了工作区奥灰顶低阻异常区,以视电阻率为基本参数,分析评价了该区的地层赋水性强弱。根据奥灰顶视电阻率平面图以及地表径流,结合断层构造的分布特征,确定了导水通道存在及位置。最后通过钻孔验证表明:该方法处理探测深度精度误差小于5%,达到了对地面瞬变电磁资料的精细解释。

WFEM与CSAMT在新元煤矿富水区探测效果对比

为了探测煤层中的富水体,首次在新元矿区开展了基于广域电磁法的富水区探测,并同时配套了可控源音频大地电磁法作为对比。通过视电阻率数据曲线、频率—视电阻率拟断面图和反演结果的对比结果,显示广域电磁法具有探测深度大、效率高、精度高的特点,可为煤矿富水区探测提供新的有效技术。

后生冲蚀对矿井瓦斯突(喷)出的控制作用

针对新景矿3号煤层冲蚀带较易引发瓦斯突(喷)出的特殊情况,对煤层段岩性组合特征进行了分类研究.认为在构造破坏不甚严重的情况下,后生冲蚀导致的煤层段岩性组合的明显差异是矿井瓦斯突(喷)出频发的主要控制因素之一.在详细研究已采区冲蚀带物性响应特征和钻孔、采掘工程揭露,理清冲蚀带宏观分布特点的基础上,依据三维地震勘探和钻孔资料对未采区冲蚀带进行了圈划,为矿井瓦斯突(喷)出预测及防治提供了依据.

E-E_(x)广域电磁法横向约束反演

针对E-E_(x)广域电磁法反演剖面横向不连续性问题,在原有Occam反演的基础上添加了相邻测点约束项,使得在模型反演过程中不仅仅考虑到了反演模型的纵向光滑性,同时尽可能使横向相邻测点反演剖面具有连续性。当存在测井先验资料时,该约束项可实现对钻井附近测点的纵向约束,其余测点则通过上一测点进行约束,从而改善反演剖面的横向连续性。为了充分利用先验资料及减小剖面反演误差积累,采用测井附近的点或电场值较稳定的测点为剖面分割点,对整条剖面进行分段反演,可减小累积误差。采用一维横向约束反演目标函数,先后通过进退法和黄金分割法求取拉格朗日乘子。一维模型测试结果显示,采用参考点约束的反演收敛速度更快,反演电阻率在中间层更趋近于模型本征电阻率。二维模型测试结果表明:采用横向约束反演得到的剖面电阻率连续性好,电阻率剖面更光滑。基于横向约束的反演对于地层的精细分层和定量解释优于广域视电阻率解释断面。实际数据反演时,可首先对实测数据进行预处理和光滑,计算广域视电阻率,以此作为反演的初始模型,能够快速收敛到真实模型。最后,对山西某处广域电磁法野外实测资料进行了反演,结果表明:一维横向约束反演比广域视电阻率在横向上连续性更好,纵向分层能力强,该结果和实际出水点以及已知采空区吻合较好,与实际地质情况符合,表明该方法能够改善实测资料的反演效果,提高广域电磁法在煤矿水文地质方面的勘探精度。

利用地震属性解释煤层冲刷带

把地震属性技术和地震相分析技术应用于煤层冲刷带的解释工作中。首先从煤层反射波中提取了多种地震属性;然后分析对比地震属性与煤层冲刷带的响应特征;最后利用响应特征明显的地震属性对煤层冲刷带进行了综合解释,确定了煤层冲刷带的范围。与传统钻探解释方法相比,地震属性方法能够更准确地圈定煤层冲刷带的边界。

大定源瞬变电磁法在含水断层构造探测中的应用

针对黄土层及松散砂层覆盖厚度较大地区的三维地震探测断层构造效果欠佳问题,在山西大同煤田右玉矿区进行了瞬变电磁法探测含水断层构造的工程尝试。已知区域的前期试验结果表明:上下两盘存在电性差异或充水断层构造在视电阻率断面图上表现为等值线向下弯曲,电性层错动;不同落差的断层等值线弯曲程度不同,落差越大,等值线弯曲程度越大。基于此,勘探区内推断解释断层49条,目前5条断层在井巷掘进过程中得到验证,揭露结果与推断解释基本一致,方法有效性得到验证。

PNN概率神经网络反演技术预测煤层顶板岩性——以寺家庄煤矿中央盘区为例

为研究山西阳泉寺家庄煤矿构造软煤发育规律,采用PNN概率神经网络反演技术对研究区煤层顶板岩性进行反演,从而对构造软煤进行预测。以自然伽马曲线为约束条件,通过分析目标区顶板砂岩、泥岩密度与自然伽马的响应特征,对叠后三维地震数据进行PNN反演。结果表明:15号煤层顶板砂岩对应低自然伽马值,且与构造软煤发育呈正相关性。通过研究煤层顶板砂岩分布规律,可间接预测构造软煤的空间发育特征。

基于CSAMT电场分量的电性标志层深度校正技术及应用

可控源音频大地电磁(CSAMT)是探测含煤地层富水区及采空区的重要地球物理方法,但其探测深度误差比较大,采用电性标志层进行深度校正,达到精确解释地层的目的。首先,提出基于电场单分量视电阻率计算方法,只需通过平移即可获得全区视电阻率,无需迭代,简单快速。接着,分析视电阻率微分极值与电性标志层的关系,通过测井电阻率曲线识别出电性标志层,然后通过比值计算深度校正系数,在全区进行插值得到任意测点的校正深度。对新元煤矿31004工作面R280测线数据进行深度校正处理,结果表明:校正后的深度和实际地层基本吻合。最后,通过已知充水采空区边界、淋水点以及钻孔揭示的结果进行对比验证,达到了预期效果。该方法为CSAMT在含煤地层进行精细化数据处理和解释提供了新的思路。

利用地震属性划分瓦斯富集带

从阳煤集团新景煤矿芦南二区北三正、副巷3煤层发生的瓦斯突出来看,该矿的瓦斯富集带主要位于煤层变薄缺失带附近。依据新景煤矿地质资料建立地质模型,并从理论上对提取的地震属性变化特征进行比较,发现其振幅、主频、低频带能量和相位等属性可以作为瓦斯富集带预测的判识依据。勘探成果表明,利用3煤层反射波提取的地震属性,在煤层变薄缺失带上具有明显的响应特征:振幅切片上能量变弱,相似性切片上异常突出,主频切片上表现为高值,主频带能量切片上表现为低值,平均频率相位切片上也存在较大差异振幅。依据该特征,圈定了新景煤矿芦南二区的煤层变薄缺失带。已发生瓦斯突出点与煤层变薄缺失带在地震属性的一致性,证实煤层变薄缺失带是该矿瓦斯防治的重点区域。

阳泉新景矿3_下砂体厚度对3~#煤层瓦斯涌出量的控制作用

通过对阳泉新景矿3#煤层顶板3下砂体厚度与冲刷带和小断层进行相关性研究,发现砂体剧烈变薄或缺失地区小断层发育,在大面积中厚砂体部位之上,断层发育部位基本围绕砂体厚度变化方向呈放射状分布;而冲刷带主要发育于厚砂体区及其附近区域;通过对已抽采的7个工作面和未抽采的8个工作面瓦斯涌出量统计显示,在冲刷带与小断层地带瓦斯涌出量异常高,分析认为3下砂体厚度对瓦斯涌出量起到明显控制作用。