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物探与化探  2017, Vol. 41 Issue (2): 364-368    DOI: 10.11720/wtyht.2017.2.27
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基于地震频谱属性的煤层厚度预测方法
王建青1, 杨晓东1, 田忠斌1, 2, 申有义1
1.山西省煤炭地质物探测绘院,山西 晋中 030600;
2.中南大学 地球科学与信息物理学院,湖南 长沙 410083
A coal seam thickness prediction method based on seismic spectral attribute
WANG Jian-Qing1, YANG Xiao-Dong1, TIAN Zhong-Bin1, 2, SHEN You-Yi1
1.Shanxi Coal Geology Geophysical Surveying Exploration Institute,Jinzhong 030600,China;
2.School of Geosciences and Info-Physics,Central South University,Changsha 410083,China
全文: PDF(5398 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 利用陇东黄土塬区施工的地震勘探成果,通过提取煤层反射波中的多种地震属性,与煤层厚度进行相关性分析,发现频谱属性与煤层厚度有较高的线性相关度。通过属性优选,利用频谱属性中的中心频率、振幅属性对研究区煤层厚度进行了预测。预测所获得的煤层厚度变化趋势与钻孔揭露厚度吻合较好,说明了煤层具有频率调谐作用,也说明了利用地震频谱属性对煤层厚度进行预测的方法是有效可行的。
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Abstract:Seismic attributes technology is now widely used in seismic prospecting engineering.In this paper,the authors used seismic attributes technology to predict the coal seam thickness in Longdong loess tableland,obtained the seismic prospecting field data in the prospecting area and extracted a variety of seismic attributes from the coal seam reflected wave.Based on the correlation analysis of the known coal seam thickness and the seismic attributes,the authors found that the coal seam thickness has a good linear correlation with seismic spectral attribute.The authors took advantage of the center frequency and amplitude attribute of the seismic attribute to predict the coal seam thickness in the whole prospecting area.The variation trend of coal seam thickness agrees with the coal seam thickness in drill hole,which indicates that coal seam has frequency tuning function and it is feasible to predict the coal seam thickness with the seismic spectral attribute.
收稿日期: 2017-01-03      出版日期: 2017-04-10
:  P631.4  
基金资助:山西省煤基重点科技攻关项目(MQ2014-02); 山西省基础研究项目(2014012005)
作者简介: 王建青(1973-),女,山西泽州人,高级工程师,主要从事地球物理勘查和研究工作。Email:420257649@qq.com
引用本文:   
王建青, 杨晓东, 田忠斌, 申有义. 基于地震频谱属性的煤层厚度预测方法[J]. 物探与化探, 2017, 41(2): 364-368.
WANG Jian-Qing, YANG Xiao-Dong, TIAN Zhong-Bin, SHEN You-Yi. A coal seam thickness prediction method based on seismic spectral attribute. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017, 41(2): 364-368.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2017.2.27      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2017/V41/I2/364
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