臧子婧，吴海波，丁海，张平松，董守华

(1.安徽理工大学 地球与环境学院，安徽 淮南 232001；2.安徽省煤田地质局勘查研究院 非常规气研究室，安徽 合肥 230088; 3.中国矿业大学 资源与地球科学学院，江苏 徐州 221116)

0 引言

我国煤层气具有资源分布广、总量多、开发利用价值大、勘探程度低等特点[1]，有效合理地开发利用煤层气资源不仅可以改善我国的能源结构和全球大气环境[2]，还可以从根本上减少煤矿瓦斯突出事故，改善煤矿安全生产条件。由于煤层气资源开采存在高度的风险性[3]，能否准确地预测煤层含气量成为煤层气资源勘探的一个关键问题[4-5]。

国内外预测煤层含气量的方法主要有含气量—梯度法、测井曲线估算法、综合地质条件分析法、地震法、数学模型预测法等[6]。煤层含气量受到多种地质条件控制，它们之间存在着复杂模糊的非线性关系，利用传统预测方法难以做到准确表达[7]。在这些方法中，地震勘探法可以直观反映出许多影响煤层含气量的地质因素，获得许多综合特征，如振幅、频率等，且地震勘探成本低，效率高[8]，近些年利用地震属性结合数学模型预测法来解决煤层含气量预测问题是一个新兴的研究方向[9-10]。对于已进行地震勘探且有少量井资料的研究区，可以基于优选出的多种地震属性利用神经网络技术预测煤层含气量[11]。BP神经网络算法适用于解决非线性问题，然而当网络层次较多或者样本数量较少时，会出现计算量大、收敛慢、局部极小等问题[12]。……