[发明专利]一种构造软煤发育区的预测方法及装置

权利要求书

1.一种构造软煤发育区的预测方法，其特征在于，包括：

获取研究区域内的三维地震数据以及测井曲线；

利用蚁群追踪算法对所述三维地震数据进行分析，获得蚂蚁数据体，所述蚂蚁数据体为研究区域地层中每一位置处的蚂蚁属性值的集合，所述蚂蚁属性值表示该位置处是否存在断层；

根据所述三维地震数据以及所述测井曲线进行以测井曲线为约束的地震反演，获得测井数据体，所述测井数据体为研究区域地层中每一位置处的测井属性值的集合；

分别从蚂蚁数据体与测井数据体中提取目标煤层中各目标点的蚂蚁属性值以及测井属性值，并将每一目标点对应的蚂蚁属性值与测井属性值进行融合，获得目标煤层各目标点的融合值；

根据各目标点的融合值与设定阈值的关系在所述目标煤层的平面上划分出至少一个区域，将预先获得的存在构造软煤的位置与所述至少一个区域的位置进行对比，并根据对比结果从所述至少一个区域中确定构造软煤的发育区域；

所述测井曲线包括密度曲线以及自然伽马曲线，根据所述三维地震数据以及所述测井曲线进行以测井曲线为约束的地震反演，获得测井数据体，包括：

根据所述三维地震数据以及所述密度曲线进行以密度曲线为约束的地震反演，获得密度数据体，以及，根据所述三维地震数据以及所述自然伽马曲线进行以自然伽马曲线为约束的地震反演，获得自然伽马数据体，所述密度数据体和所述自然伽马数据体分别为研究区域地层中每一位置处的密度值的集合与自然伽马值的集合；

所述分别从蚂蚁数据体与测井数据体中提取目标煤层中各目标点的蚂蚁属性值以及测井属性值，并将每一目标点对应的蚂蚁属性值与测井属性值进行融合，包括：

分别从蚂蚁数据体、密度数据体以及自然伽马数据体中提取目标煤层中各目标点的蚂蚁属性值、密度值以及自然伽马值，并将每一目标点对应的蚂蚁属性值、密度值以及自然伽马值进行融合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述三维地震数据以及所述自然伽马曲线进行以自然伽马曲线为约束的地震反演之前，所述方法还包括：

对所述自然伽马曲线进行平滑处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述三维地震数据以及所述测井曲线进行以测井曲线为约束的地震反演，包括：

利用概率神经网络模型对所述三维地震数据以及测井曲线进行地震反演。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用概率神经网络模型对所述三维地震数据以及测井曲线进行地震反演之前，所述方法还包括：

利用研究区域内各钻孔的密度曲线和自然伽马曲线对概率神经网络模型进行训练以及交叉验证，以确定所述概率神经网络模型的参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用研究区域内各钻孔的密度曲线和自然伽马曲线对概率神经网络模型进行训练，包括：

利用研究区域内各钻孔的满足预设条件的密度曲线和自然伽马曲线对所述概率神经网络模型进行训练，其中，所述预设条件是指曲线的变化程度大于预设程度。