基于模糊评价-BP神经网络的煤炭地下气化选址模型研究 -——以新疆阜康矿区为例
蔚雨1
杨曙光2
张娜2
李鑫1
王海超1
桑树勋3
曾志伟4
田继军5
来鹏6
陶建1
刘韫碹1
1.新疆大学中亚造山带大陆动力学与成矿预测自治区重点实验室,新疆乌鲁木齐 830047;新疆大学地质与矿业工程学院,新疆乌鲁木齐 8300472.新疆维吾尔自治区地质研究院,新疆乌鲁木齐 8300913.新疆大学中亚造山带大陆动力学与成矿预测自治区重点实验室,新疆乌鲁木齐 830047;中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州 2211164.新疆大学中亚造山带大陆动力学与成矿预测自治区重点实验室,新疆乌鲁木齐 830047;新疆大学地质与矿业工程学院,新疆乌鲁木齐 830047;新疆维吾尔自治区地质研究院,新疆乌鲁木齐 8300915.中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉 430074;中国地质大学(武汉)构造与油气资源教育部重点实验室,湖北武汉 4300746.新疆亚新煤层气资源技术研究有限责任公司,新疆乌鲁木齐 830000
摘要：煤炭地下气化(Underground Coal Gasification,UCG)技术作为我国天然气增储升产的战略替代方案,其安全高效开发高度依赖于精准的地质评价与选址,但传统UCG选址方法主观性强、时效性差.针对上述问题,以新疆阜康矿区26个煤矿的162组煤层数据为研究对象,在全面总结前人概括的UCG地质影响因素基础上,构建了涵盖建炉可行性、过程易控性等4项一级指标;井壁稳定性、轨迹可控性等9项二级指标和坚固性系数、煤层厚度等30项三级指标的评价指标体系;同时利用层次分析法和模糊评价法对各组煤层进行了综合地质评价,识别出了各煤矿中具备UCG开发潜力的最有利煤层;基于各组煤层的评价结果,引入BP神经网络构建了模糊评价-BP神经网络UCG选址模型;最终为验证模型的可靠性与高效性,进一步选取阜康矿区康龙煤矿作为典型案例进行实证分析.结果表明:煤层厚度(权重占比17.99％)、煤层倾角(7.33％)、褶皱复杂程度(7.26％)等地质因素是影响UCG选址的关键指标;35-36号煤在研究区UCG有利煤层中占比最大,达19.23％;模糊评价-BP神经网络模型通过输入标准化的地质参数数据,可快速生成选址适宜性评估结果,实现对其他复杂地质条件的空白评价区域进行快速准确的UCG选址.研究结果有望丰富UCG选址体系与选址方法,并为新疆难开采煤炭资源的清洁开发提供思路.
关键词：煤炭地下气化模糊综合评价BP神经网络阜康矿区机器学习
分类号：TD84(矿山开采)
资助基金：新疆维吾尔自治区重大科技专项资助项目(2023A01004-1)新疆维吾尔自治区重大科技专项资助项目(2022A03015-1)国家自然科学基金(42262021)
论文发表日期：2025-08-31
在线出版日期：2025-09-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 3830-3842 )
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