【摘 要】
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煤层含气量是表征煤层气资源潜力和开发价值的关键地质参数。针对现行含气量测试方法存在时效长、成本高等问题，以沁水盆地寿阳区块15#煤为例，基于测井资料和含气量实测数据，通过分析认为埋深、补偿密度、自然伽马、补偿中子、声波时差与含气量具有较强的相关性，并确定为构建含气量模型的主要参数。分别采用复合参数法、多元线性回归法和BP神经网络法等方法，构建了基于测井参数的煤层含气量解释模型，并对各模型的准确性和
【基金项目】
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中煤科工集团西安研究院有限公司科技创新基金项目（2020XAYDC04-2）；
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煤层含气量是表征煤层气资源潜力和开发价值的关键地质参数。针对现行含气量测试方法存在时效长、成本高等问题，以沁水盆地寿阳区块15#煤为例，基于测井资料和含气量实测数据，通过分析认为埋深、补偿密度、自然伽马、补偿中子、声波时差与含气量具有较强的相关性，并确定为构建含气量模型的主要参数。分别采用复合参数法、多元线性回归法和BP神经网络法等方法，构建了基于测井参数的煤层含气量解释模型，并对各模型的准确性和适用性进行了对比分析。研究表明，BP神经网络模型平均相对误差低于复合参数模型和多元线性回归模型；复合参数模型适用于煤层埋深600 m以浅和含气量较低情况，BP神经网络模型则更适合埋深600 m以深和含气量较高情况；模型预测结果和地面煤层气井含气量测试结果吻合度高，证明所建模型具有较高的准确度。研究成果可为寿阳区块及类似地质条件地区的煤层含气量预测提供一种快速经济的有效手段。
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