Prediction Model of Coal Reservoir Pressure and its Implication for the Law of Coal Reservoir Depressurization     

YAN Xinlu  ZHANG Songhang  TANG Shuheng  LI Zhongcheng  WANG Kaifeng  YI Yongxiang  DANG Feng  HU Qiuping 《《地质学报》英文版》2019,93(3):692-703

The main methods of coalbed methane(CBM) development are drainage and depressurization, and a precise prediction of coal reservoir pressure is thus crucial for the evaluation of reservoir potentials and the formulation of reasonable development plans. This work established a new reservoir pressure prediction model based on the material balance equation(MBE) of coal reservoir, which considers the self-regulating effects of coal reservoirs and the dynamic change of equivalent drainage area(EDA). According to the proposed model, the reservoir pressure can be predicted based on reservoir condition data and the actual production data of a single well. Compared with traditional reservoir pressure prediction models which regard EDA as a fixed value, the proposed model can better predict the average pressure of reservoirs. Moreover, orthogonal experiments were designed to evaluate the sensitivity of reservoir parameters on the reservoir pressure prediction results of this proposed model. The results show that the saturation of irreducible water is the most sensitive parameter, followed by Langmuir volume and reservoir porosity, and Langmuir pressure is the least sensitive parameter. In addition, the pressure drop of reservoirs is negatively correlated with the saturation of irreducible water and the Langmuir volume, while it is positively correlated with porosity. This work analyzed the reservoir pressure drop characteristics of the CBM wells in the Shizhuangnan Block of the Qinshui Basin, and the results show that the CBM reservoir depressurization can be divided into three types, i.e., rapidly drop type, medium-term stability type, and slowly drop type. The drainage features of wells were reasonably interpreted based on the comprehensive analysis of the reservoir depressurization type; the latter was coupled to the corresponding permeability dynamic change characteristics, eventually proving the applicability of the proposed model.  相似文献   

基于岩溶水动态的岩溶地面塌陷预测预报方法     

高宗军  鲁统民  王敏  冯建国  刘书江  王姝 《中国岩溶》2019,38(5):739-745

由于突发性、影响因素多样性等特点,岩溶地面塌陷的预测预报目前只能做到区域上的危险区划定,而不能实现危险区内何时、何处发生塌陷的预测预报。已有岩溶地面塌陷调查结果表明,岩溶地面塌陷的发生是有前兆的,即附近水井会提前出现水位波动大、水浑浊等现象。本文据此提出了建立健全岩溶水监测网络,对岩溶水位、水量、浊度及主要化学组分等指标进行实时动态监测,结合岩溶水流向等参数,实现短时间（数小时至数日）、小范围（小于监测网络间距）的较高精度岩溶地面塌陷预测预报的方法,并以山东省莱芜市孟家庄地区为例做了简要说明。   相似文献   

东天山某金矿点原生晕分析及找矿预测          下载免费PDF全文

李玉坤  李广  杨彩龙  王辰皓 《地质找矿论丛》2019,34(4):613-618

文章基于对东天山某金矿点的元素背景分析和R型聚类分析发现,区内的金元素是区域背景值的52.33倍,变异系数为1.03,呈强富集、极不均匀分布,这表明区内金元素离散程度高,迁移、富集成矿的能力强;根据原生晕分带特征及分带模式,对12勘探线剖面深部矿体进行了预测靶区圈定。  相似文献   

北极海冰对长江流域主汛期降雨的影响          下载免费PDF全文

王乐  杨文发  张录军  李春龙  张方伟 《水科学进展》2019,30(5):623-631

针对极地冰雪显著影响中低纬气候的事实,利用1979-2017年长江流域116站降水资料和美国国家冰雪数据中心海冰资料,通过奇异值分解等统计学方法,研究北极海冰对长江流域主汛期降水的影响及可能的机制,结果表明:冬春季节,巴伦支海和鄂霍次克海海冰面积偏多、波佛特海海冰面积偏少时,主汛期长江上中游干流、汉江上游和雅砻江降水偏多;北极群岛、楚科奇海和拉普捷夫海以北海域海冰面积偏多时,主汛期两湖水系降水偏多,嘉陵江上游、汉江上游降水偏少;反之亦然。可能的机制为冬春季关键区海冰变化通过影响湍流热通量引发大气能量波动,这种波动以大气波列形式向东亚传播,影响东亚地区夏季的大气环流和水汽输送,从而间接影响长江流域主汛期降水。应用多元回归法,以关键区海冰面积作为预测因子建立4个流域内主汛期降水趋势预测模型,模型对预报区降水的定量预测有明显的波动,但对预报区总体的降水趋势有较好的预测效果。  相似文献   

双参数冻融新模型在新疆喀什地区土壤水预测中的应用研究     

玉山江·阿布都肉苏力 《地下水》2019,(3):88-90

土壤水的准确预测对区域旱情评估及水量分析计算十分重要。传统模式大都基于土壤水观测数据构建线性回归方程进行预测。本次研究结合一种新的双参数冻融模型,以新疆喀什为研究区域,综合考虑土壤物理特性和参数的非线性,对区域内的土壤水进行非线性预测,结果显示:喀什地区的土壤水预测结果和实测土壤水数据相比,新模型预测计算误差在6%~10%之间,明显优于传统自动监测仪器的误差值,预测精度大大提高,具有重要的参考和实用价值。  相似文献   

基于因子分析的LM-BP网络的盾构施工地表沉降预测     

李东阳  李保珠  孙伟超 《地质灾害与环境保护》2019,30(1):97-101

盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。  相似文献   

耦合PCA-SVM算法的金矿矿床规模预测分析研究     

刘承照  韩帅  李明超  朱月琴 《地学前缘》2019,26(4):138-145

判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。  相似文献   

桂北同乐-老堡地区铅锌矿控矿因素及找矿预测     

陈文伦  蒋勇辉 《华南地质与矿产》2019,35(4):433-440

桂北同乐-老堡地区位于南岭成矿带西段,已发现老堡、大滩等铅锌矿床、矿点多处,矿床类型以沉积-改造型为主。在对成矿地质背景研究的基础上,探讨了地层、岩性、构造与铅锌成矿的关系。根据研究区内的成矿地质背景、控矿条件以及化探异常分布特点等因素,划分出3个铅锌找矿远景区,2个找矿靶区,为下一步矿产勘查工作提供了依据。  相似文献   

辽宁查马屯铁矿三维地质建模及深部预测     

白银增  赵涌涛  王泽蛟  刘幸  李超 《地质与资源》2019,28(4):321-325

查马屯铁矿是一处隐伏于中生代火山沉积岩之下的沉积变质型铁矿床,矿体规模大、埋藏浅,深部资源潜力巨大.利用三维地质体建模软件Creatar,通过收集钻孔数据,建立地质数据库,生成三维钻孔.通过剖面定义、单工程矿体圈定、剖面编辑、曲面连接,建立矿体三维模型.依据"点-线-面-体"的思路,建立了辽宁查马屯铁矿三维地质模型.模型显示,查马屯铁矿体西南段向北西倾斜,北东部向南东倾斜,呈北东东向展布,应沿该方向部署找矿.矿体与磁异常复合关系表明,2号矿体南部存在巨大找矿空间,查马屯村南部及北东部是下一步找矿勘探的重点方向.  相似文献   

马来盆地成藏规律研究及有利区预测     

王永臻  唐书恒  郑求根 《地质与资源》2019,28(6):576-589

马来盆地烃源岩包括湖相页岩和河流三角洲相煤、页岩.湖相烃源岩为盆地主力烃源岩,K组页岩是盆地中生烃潜力最好的烃源岩.盆地中部源岩通常都是过成熟,边缘大多处于生油窗或未成熟.中-晚中新世马来盆地发生构造反转,反转主要集中在盆地的东南部和中部,构造反转与油气成藏关系密切.盆地中央的反转强度比侧翼大,东南方向反转强度增加.马来盆地大致划分为4个成藏组合带：基底成藏组合带、下部成藏组合带、中部成藏组合带和上部成藏组合带.晚渐新世-中中新世构造成藏组合带为马来盆地内最重要的一个成藏组合带,其石油储量占整个盆地的85%,天然气占48%.盆地烃源岩经历多期生烃和混合生烃的过程,在盆地南部烃源岩生烃受到抑制.油气运移以横向运移为主,垂向运移为辅.油气藏分布主要受烃源岩成熟度和盆地形态的控制,呈现东南部和中部为油藏、北部为气藏的分布格局.将马来盆地划分为6个大勘探区域,其中东南挤压背斜区是马来盆地主力油气产区,石油储量占整个马来盆地的69%,天然气储量占62%.提出9个潜在有利目标区,其中3个为潜在勘探有利区,6个为新兴勘探区.  相似文献