煤层瓦斯含气量预测
基于Stacking集成模型的煤层瓦斯含量预测研究
基于Stacking集成模型的煤层瓦斯含量预测研究王琳;周捷;林海飞;李文静;张宇少【期刊名称】《煤炭工程》【年(卷),期】2024(56)4【摘要】煤层瓦斯含量精准预测是预防井下瓦斯灾害事故的重要环节,为提高井下瓦斯含量预测的科学性及准确性,获取不同矿区的41组数据,包括瓦斯含量、埋深、煤厚、水分、灰分以及挥发分。
对最小二乘支持向量机(LSSVM)、深度信念网络(DBN)、长短期记忆(LSTM)、Elman神经网络及自适应增强(Adaboost)五种算法进行初选,得到最优基模型为最小支持二乘向量机、自适应增强以及深度信念网络。
通过基模型集成得到7种瓦斯含量预测模型,得到Stacking-LSSVM-Adaboost、Adaboost、Stacking-Adaboost-DBN和Stacking-LSSVM-Adaboost-DBN四种模型为优选模型。
采用判定系数、平均绝对误差、均方根误差以及平均绝对百分比误差四种预测评价指标对优选出的四种模型进行综合评估,选择MAE<0.2、RMSE<0.3且MAPE<10的模型作为最终瓦斯含量预测模型。
结果表明,Stacking-LSSVM-Adaboost-DBN集成模型判定系数为0.951,MAE、RMSE和MAPE分别为0.170、0.204及7.412,所建立模型拥有较高预测精度,可为矿井瓦斯灾害防治提供一定依据。
【总页数】8页(P125-132)【作者】王琳;周捷;林海飞;李文静;张宇少【作者单位】西安科技大学安全科学与工程学院;西部煤矿瓦斯灾害防控陕西省高等学校重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TD821【相关文献】1.基于灰色关联分析-GA-BP模型预测煤层瓦斯含量2.基于神经网络的平煤十矿己15-16煤层瓦斯含量多变量预测模型研究3.基于Stacking集成模型的台区线损率预测方法研究4.基于Stacking集成学习的Lasso-GBDT组合房价预测模型研究5.基于Stacking集成学习的肺癌患者存活性预测模型研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
煤层气储量预测方法分析
２０１２年第４期29煤层气（ＣＢＭ）是赋存在煤层中以甲烷为主要成分、以吸附在煤基质颗粒表面为主、部分游离于煤孔隙中或溶解于煤层水中的烃类气体。
它属于非常规天然气资源，具有广泛的实际用途和极高的商业价值，据专家预测，煤层气将是２１世纪的接替能源，是我国常规天然气资源的重要补充。
任何有煤的地方几乎都有煤层气，在采矿业中煤层气被视为危险的因素，但作为一种储量丰富的清洁能源，煤层气有着巨大发展潜力，可替代其它正不断减少的烃类资源。
煤层气储量是指地层原始条件下，在现有的经济技术条件下具有产气能力的煤储层中的天然气量总和。
煤储层是一种裂隙孔隙型气液两相、双重孔隙介质的储集类型，气井的动态特征与常规天然气有明显的不同，煤层气的产出受渗透率和扩散控制，具有特殊的吸附富集机理，与常规天然气储量计算方法相比，计算煤层气储量所需要的参数要复杂得多，不能直接套用常规天然气储量的评价计算方法和参数选取技术。
目前，我国专门对煤层气储量的研究程度还比较低，尚处于摸索阶段，在储量预测方法、计算参数选取、应注意的问题及采收率预测等方面需要进行深入研究。
我国对煤层气的勘探开发时间还不长，尚无法获得真正意义上的煤层气储量，煤层气储量基本上是通过预测得到的。
煤层气储量预测方法主要有类比法、体积法、物质平衡法、数值模拟法及产量递减法等，每一种方法都有自身的适用条件和局限性。
因此，求取煤层气储量时，应考虑相关影响因素，采用多种方法，相互使用验证，综合预测煤层气储量，使预测结果更加科学、合理和准确。
类比法是一种比较简单的煤层气储量预测方法，通过与地质条件相似的地区进行类比分析，从而获得煤层气的储量。
该方法要求类比区和被类比区在地质条件、开发技术、开采工艺以及井网形态等方面基本一致，适合应用于研究程度比较高的地区，其结果的准确性取决于所掌握地质资料的可靠性，对类比区与被类比区的地质认识程度以及研究工作者的技术水平和工作经验等。
计算时需要绘制出被类比区的生产特征和储量关系典型曲线，求得被类比区的储量参数，再配合其它方法进行计算。
竹林山3煤层矿井瓦斯涌出量预测 精品
开展了压汞法测定煤孔隙结构的瓦斯基础理论研究，建立了压汞法测定煤的孔隙结构装置。
1.2.320世纪70年代
应用扫描电子显徽镜、显微光度计等先进手段研究煤的结构特征，进行了地勘时期直接测定煤层瓦斯压力尝试。“六五”期间(1981年～1985年)，进行了煤的瓦斯解吸规律研究，提出了解吸法直接测定煤层瓦斯含量的新方法，手工编制煤层瓦斯含量等值线图；在我国首次制定了WT-84解吸法测定煤层瓦斯含量和瓦斯成份测定方法的部颁标准；同时开展了煤层烃类组份与煤岩煤化关系研究，对北票、湖南、重庆等全国重点高瓦斯矿区进行煤层烃类组份详细普查，结合煤层气开发探讨重烃组份与煤岩成份及煤与瓦斯突出的关系，提出了判别煤层气的“苯指数”指标。两项技术均在地勘系统中得到了广泛应用。
Abstract:Gas is associated when carbo appeared.It results from coal seam as well as stores in the coal seam.Once mined it will be accompanied by gas flowing.Gas is damaged aero.Itis not only polluted environment but also cause to happen polymorphous damage disaster failure.It plays an much hazardness part in coal mine safety production.Meantime,gas is also clean source.rational exploitation and use gas may bring benefit to man
瓦斯浓度预测方法
瓦斯浓度预测方法
瓦斯浓度预测是用于预测煤矿、工业场所等地下或密闭环境中瓦斯浓度变化的方法。
以下是常用的瓦斯浓度预测方法：
1. 统计模型法：通过分析历史数据，建立统计模型，预测未来瓦斯浓度的变化趋势。
常用的统计模型包括时间序列分析、回归分析等。
2. 物理模型法：基于对瓦斯生成、扩散、消耗等物理过程的理解，建立数学模型，预测瓦斯浓度的变化。
常用的物理模型有扩散模型、反应模型等。
3. 人工智能方法：利用人工智能技术，如神经网络、遗传算法等，通过学习大量数据中的模式和规律，建立模型进行预测。
这些方法具有较强的非线性拟合能力，适用于复杂的瓦斯浓度预测问题。
4. 数值模拟法：通过离散化地下或密闭环境，建立数学方程组，使用数值方法求解，模拟瓦斯的生成、扩散、消耗等过程，从而得到瓦斯浓度的预测结果。
这种方法适用于较为复杂的地质结构和瓦斯生成条件。
需要注意的是，不同的瓦斯浓度预测方法适用于不同的情况，需要结合实际情况选择合适的方法。
同时，瓦斯浓度预测是一种动态过程，需要不断更新数据和模型，进行实时的预测和调整。
瓦斯预测的方法
如何有效预防煤矿瓦斯灾害？中国煤炭新闻网2010-3-24 9:40:05 焦点话题我国预防煤矿瓦斯灾害技术的研究已经从局部性的单项技术向区域性的以建设本质安全矿井为目的的综合技术发展，包括瓦斯灾害易发区域的预测技术、高效瓦斯抽采及抽采效果评价技术、瓦斯灾害监测预警技术等。
一、瓦斯灾害易发区域预测技术瓦斯灾害与地质构造有密切关系，地质构造复杂的区域通常属于瓦斯灾害易发区域。
瓦斯灾害易发区通常赋存着较高的瓦斯含量，因此，预测高瓦斯含量区域也是预测瓦斯灾害易发区的有效手段。
(一)地质雷达超前探测地质构造技术。
地质雷达是利用无线电反射原理超前探测地质构造的一种有效手段。
最新研制出的适合煤矿环境使用的本质安全型地质雷达，能够超前探测采掘工作面20-30米深处煤岩内的隐伏小型构造等地质异常体，通过在西山、淮南、松藻等矿区的试验，取得了好的效果。
(二)P-S波长距离构造探测技术。
P-S波长距离超前构造探测主要检测地震波中反射回来的P波和S波并分析预报地质构造，能方便快捷预报采掘工作面100-150米深处煤岩内的地质异常情况。
(三)煤层瓦斯含量直接测定技术。
通过向煤层施工取芯钻孔，将煤芯从煤层深部取出并及时放入煤样筒中密封；测量煤芯的瓦斯解吸速度及解吸量，计算瓦斯损失量；测量从煤样筒中释放出的瓦斯量，与井下测量的瓦斯解吸量一起计算煤芯瓦斯解吸量；将煤样筒中的部分煤样装入密封的粉碎系统，测量在常压下粉碎过程及粉碎后一段时间所解吸出的瓦斯量，计算粉碎瓦斯解吸量;据此计算出可能瓦斯含量。
再根据实验可测定煤层残余瓦斯含量，最终求出煤层瓦斯含量。
目前试验取样钻孔深度达到50米。
利用这种方法能够大面积测定煤层瓦斯含量，了解各区域的煤层瓦斯含量分布状态，以此为基础便可有效预测瓦斯灾害易发区。
二、高效瓦斯抽采技术(一)地面钻孔抽采采动卸压区煤层或采空区瓦斯。
瓦斯抽采是预防瓦斯灾害最根本的手段，借鉴国内外经验并结合淮南矿区实际，对煤矿区地面钻井抽采采动卸压区煤层或采空区瓦斯技术进行了试验研究表明，在通常情况下，钻孔在正常工作期间，瓦斯抽放量和瓦斯浓度均较高，平均流量为每分钟15立方米，平均瓦斯浓度为80%，抽放效果较好。
瓦斯涌出量预测方法及问题
化管理，基于 ＡｒｃＶ ｉｅｗ 的瓦斯预测 区瓦斯涌出量进行预测，其主要的
信息管理系统的总体结构及系统功 不可靠性来自数学方法和数学模型。
能进行了分析和设计。瓦斯预测信
二、预测指标的不完全性
由于预测影响因素比较多，在 具体的计算中也不可能考虑到所有的 预测影响因素。同时，由于预测系统 的灰色性，导致预测中许多影响因素 不可知。因此，预测指标是不完全的。
100 易安网
Ｍｉｎｅ Ｓａｆｅｔｙ 矿 山 安 全
“趋势”，就是排除了局部起伏后比 息管理系统是基于瓦斯地质理论预
较规则的变化。灰趋势面法的预测 测瓦斯的成果，着眼于运用现代化
结果优于同等条件下的矿山统计法 手段提高工作效率和管理水平，对
和瓦斯含量法。
瓦斯预测进行信息化管理提供矿用
数学方法，建立预测瓦斯涌出量的多 涌出量方面，近年来确实发挥出了
变量数学模型，利用所建立的数学模 显著的效用，但各种预测方法都有
型，对矿井未采区域的瓦斯涌出量进 它的适用条件。实际上，这些预测方
行预测。在数学模型建立之后，未采 法在使用过程中都可能产生较大的
区域的瓦斯涌出量预测可根据不同情 误差，瓦斯涌出量预测技术本身还
矿 山 安 全 Ｍｉｎｅ Ｓａｆｅｔｙ
瓦斯涌出量预测方法及问题
文 景兴鹏 李彬刚 郑登锋
今年７月底，国家煤矿安全监察 局针对一些高瓦斯和低瓦斯矿井相 继发生了煤与瓦斯突出事故的情况， 要求强化煤矿瓦斯防治基础工作， 立即组织开展矿井瓦斯等级鉴定。 而开展矿井瓦斯等级鉴定，必须掌 握瓦斯涌出量预测方法。
况采用不同的方法进行。①未采区域 存在着一些需要改进的问题。
有完整的设计图。对深部未采工作面
一、瓦斯涌出量预测方法本身
基于AVO反演技术的煤层含气量预测
基于AVO反演技术的煤层含气量预测彭苏萍;杜文凤;殷裁云;邹冠贵【摘要】为预测煤层气含气量,结合山西寺河煤矿实际资料,在分析不同含气量AVO异常特征的基础上,通过反演得到AVO属性,建立多地震属性与含气量之间的相关关系,从而获得煤层含气量分布.对于含气量不同的钻井,高含气量的煤层一般能形成较强的AVO异常,低含气量的煤层AVO异常很小.基于截距和梯度属性,可获得纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度和伪泊松比等地震属性.地震属性与煤层含气量之间具有相关性,其中截距、纵波速度、纵波阻抗、横波阻抗、极化参数、密度、伪泊松比等属性与含气量具有较大相关性.研究表明,井孔处煤层含气量预测结果与实测瓦斯含量预测误差低,吻合性好,表明基于AVO反演技术预测煤层含气量是一种可行的方法.【期刊名称】《煤炭学报》【年(卷),期】2014(039)009【总页数】5页(P1792-1796)【关键词】AVO反演技术;煤层含气量;预测【作者】彭苏萍;杜文凤;殷裁云;邹冠贵【作者单位】中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京100083;中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京100083;中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京100083;中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P618.11AVO技术是于20世纪60年代后期出现的亮点油气检测技术,目前这一技术在石油与天然气领域被广泛应用。
利用AVO技术进行瓦斯监测,是以弹性波理论为基础,利用叠前地震道集对反射振幅随炮检距(或入射角)的变化特征进行分析,研究振幅随炮检距的变化规律,并对地下反射界面上覆、下伏介质的岩性特征和物性参数做出分析,达到利用地震反射振幅信息预测瓦斯分布的目的。
近几年来,AVO技术已开始应用于煤田和煤层气勘探领域。
张爱敏等[1]研究了不同厚度煤层AVO特征,对于小于10 m的薄层,纵波反射系数与煤厚呈正比关系;在较大炮检距时,出现正比关系范围增大。
瓦斯浓度预测方法
瓦斯浓度预测方法瓦斯浓度预测是指通过一定的方法和技术，对矿井或煤矿等工作场所中的瓦斯浓度进行预测和监测，以提前发现瓦斯超标情况，保障工作场所的安全。
本文将介绍几种常用的瓦斯浓度预测方法。
一、传统方法1. 人工巡检法：通过人工巡检，使用可燃气体检测仪器进行定点检测，判断瓦斯浓度是否超标。
这种方法需要人工参与，工作量较大，且容易受到人为因素的影响，因此不够精确和高效。
2. 定点检测法：在矿井或煤矿等工作场所中设置固定的瓦斯检测点，使用传感器、探测器等设备进行定点检测，实时监测瓦斯浓度。
这种方法能够及时发现瓦斯超标情况，但对于整个工作场所的瓦斯分布情况了解有限，无法全面预测瓦斯浓度的分布趋势。
二、数学模型方法1. 概率统计法：通过对历史数据的统计分析，建立概率模型，对瓦斯浓度进行预测。
这种方法可以较为准确地预测瓦斯浓度的分布情况，但对于突发事件的响应能力较弱。
2. 神经网络法：利用人工神经网络的模式识别和自适应学习能力，建立瓦斯浓度预测模型。
这种方法可以对瓦斯浓度进行快速、准确的预测，并能够实时调整模型参数，适应不同矿井或煤矿的特点。
三、综合方法1. 基于传感器网络的方法：通过在工作场所中布置多个传感器，实时监测瓦斯浓度，并将数据传输到中央控制系统进行处理和分析。
这种方法可以全面了解瓦斯浓度的分布情况，对于预测和预警具有较高的准确性和实时性。
2. 基于无线通信的方法：利用无线通信技术，将传感器采集到的数据传输到远程监控中心，实现对瓦斯浓度的远程监测和预测。
这种方法可以实现对大范围工作场所的瓦斯浓度进行集中管理和预测，提高工作效率和安全性。
瓦斯浓度预测方法有传统方法、数学模型方法和综合方法等多种选择。
不同的工作场所和实际情况可能适用不同的方法，需要根据具体情况进行选择和应用。
随着科学技术的不断进步，瓦斯浓度预测方法也将不断改进和完善，为工作场所的安全生产提供更加可靠的保障。
煤矿瓦斯地质规律与瓦斯预测构建
煤矿瓦斯地质规律与瓦斯预测构建【摘要】本文对煤矿瓦斯地质规律与瓦斯预测构建进行了全面的探讨。
首先分析了煤矿瓦斯生成规律，研究了煤层瓦斯含量及赋存状态，探索了煤矿瓦斯运移规律。
接着建立了瓦斯突出预测模型，并通过煤矿瓦斯预测技术应用案例进行深入分析。
结论部分强调了煤矿瓦斯地质规律与瓦斯预测构建的重要性，并展望了未来煤矿瓦斯研究的方向。
通过系统的研究和分析，本文为煤矿瓦斯领域的研究提供了有益的参考，对煤矿安全生产具有指导意义。
【关键词】煤矿瓦斯、地质规律、预测构建、瓦斯生成、瓦斯含量、煤层瓦斯、运移规律、瓦斯突出、预测模型、技术应用、案例分析、重要性、研究方向、展望。
1. 引言1.1 煤矿瓦斯地质规律与瓦斯预测构建概述煤矿瓦斯是煤矿安全生产中的重要安全隐患之一，因此研究煤矿瓦斯地质规律和瓦斯预测构建具有重要意义。
煤矿瓦斯地质规律主要包括瓦斯的生成、运移和聚集等过程，而瓦斯的预测构建则是通过对这些规律的深入分析和研究，建立起一套科学的瓦斯预测模型和技术手段，以提高煤矿瓦斯防治水平和安全生产效率。
在煤矿瓦斯生成规律分析方面，需要探讨煤层瓦斯的产生机制、影响因素以及生成规律，为后续的瓦斯预测提供依据。
研究煤层瓦斯的含量与赋存状态，了解煤层中瓦斯的存在形式及分布规律，对于预测瓦斯突出风险具有重要意义。
瓦斯运移规律探索是煤矿瓦斯地质规律研究的重要内容之一，通过分析瓦斯在煤层和矿井中的运移规律，可以揭示瓦斯在矿井中的扩散和聚集规律，为瓦斯预测模型的建立提供理论基础。
通过对煤矿瓦斯地质规律与瓦斯预测构建的深入研究，可以有效提高煤矿瓦斯防治的水平，降低瓦斯事故的发生率，保障煤矿生产安全。
2. 正文2.1 煤矿瓦斯生成规律分析煤矿瓦斯是矿井中常见的一种有害气体，其主要成分为甲烷。
煤矿瓦斯的生成规律主要受到以下几个方面的影响：1. 煤的类型：不同种类的煤都会对瓦斯生成产生影响。
比如褐煤、烟煤、无烟煤等煤种在形成过程中所受的压力、温度等条件不同，导致其含气量和生成速率也会不同。
瓦斯涌出量预测方法
瓦斯涌出量预测方法
瓦斯涌出量预测的方法主要有以下几种：
1.矿山统计预测法：这种方法主要是根据对矿井或邻近矿井实际瓦斯涌出量资料的统计分析得出的矿井瓦斯涌出量随开采深度变化的规律，来推算新井或延深水平的瓦斯涌出量。
适用于生产矿井的延深水平、生产矿井开采水平的新区以及与生产矿井邻近的新矿井。
在应用中，必须保证预测区的煤层开采顺序、采煤方法、顶板管理等开采技术条件和地质构造、煤层赋存条件、煤质等地质条件与生产区相同或类似。
2.数值模拟法：利用数值模拟软件建立矿井模型，通过改变边界条件和煤层瓦斯参数等，预测不同开采条件下的瓦斯涌出量。
该方法需要较高的技术水平和较长的计算时间，但可以得到较为准确的结果。
3.经验公式法：根据矿井的实际资料，利用经验公式进行瓦斯涌出量预测。
该方法简单易行，但精度较低，适用于初步预测或作为参考。
4.综合分析法：结合地质、采矿和瓦斯赋存条件等因素，采用数值模拟、统计分析和专家系统等方法进行综合分析，预测瓦斯涌出量。
该方法考虑因素较为全面，可以得到较为准确的结果。
无论采用哪种方法进行瓦斯涌出量预测，都需要根据实际情况进行选择和应用，并结合实际数据进行不断修正和更新。
同时，需要加强矿井瓦斯监测和安全管理，确保矿井安全生产。
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专题讲演煤层气含气量预测方法学生姓名：孙晓旭专业班级：煤层12-2学号：1201160215指导教师：陶梅完成日期：2016.1.10综合成绩：辽宁工程技术大学煤层含气量预测方法摘要为了提高煤层含气量预测效果，更准确地评价煤层气资源量、预测煤层气开发前景，以及制定合理的开发方案，基于大量文献调研，首先梳理了煤层气及煤层含气量的概念、影响因素，其次对煤层含气量预测方法的特点进行了比较分析，进而开展了煤层含气量预测方法发展趋势分析研究表明，煤层含气量的影响因素主要包括煤的变质程度、温度、压力、煤质、煤层有效埋藏深度、储层有效厚度、储层物性等，其中，煤变质程度起着根本性作用煤层含气量定量预测方法主要有等温吸附曲线法、含气量梯度法、测井法、地震法等合理选择煤层含气量预测方法，开展多学科、多种预测方法综合预测含气量研究、研发新的煤层含气量预测方法是煤层含气量预测的主要发展趋势。
关键词：煤层气；含气量；影响因素；预测方法Prediction method of gas content in coal seamABSTRACTIn order to improve the prediction of coalbed gas content, a more accurate evaluation of coalbed gas resource, prediction of coalbed methane development prospects, and formulate a reasonable development plan, based on extensive literature research, firstly reviews the concept and factors of coal-bed gas and coal seam gas content, followed by the characteristics of coal seam gas content prediction methods are compared and analyzed then, carry out the analysis of coalbed gas content prediction methods of the development trend of research shows that the influence factors of coal seam gas content mainly includes the metamorphic degree of coal, temperature, pressure, coal and coal seam buried depth, reservoir thickness, reservoir property, the degree of coal metamorphism plays a fundamental role in prediction of coalbed the main gas quantitative selection of isothermal adsorption curve method, gradient method, gas logging, seismic method of coal seam gas content prediction method, carry out Multi discipline, multi prediction methods comprehensive prediction of gas content research, research and development of new coal bed gas content prediction method is the main development trend of coal seam gas content prediction.Keywords：coalbed gas；Gas content；Influence factor；Prediction method目录1煤层含气量的概念及影响因素 (1)1.1煤层气含气量的概念 (2)1.2煤层气含气量的影响因素 (2)2煤层含气量预测方法 (4)2.1等温吸附曲线法 (5)2.2含气量梯度法 (2)2.3钻孔岩芯实测含气量法 (5)2.4回归分析法 (2)2.4.1单一因素回归法 (3)2.4.2多因素线性回归法 (6)2.4.3复合参数回归法 (3)2.5含气饱和度法 (2)2.6利用矿井瓦斯涌出量预测含气量 (5)2.7地温和地应力法 (2)2.8利用煤层气层背景值求含气量 (5)2.9地震预测法 (2)2.10现代数学法 (5)2.10.1神经网络技术 (3)2.10.2灰色关联分析技术 (6)2.10.3支持向量机技术 (3)专题演讲1煤层含气量的概念及影响因素1.1煤层气含气量的概念煤层气是指赋存在煤层中的以甲烷为主要成分，以吸附在煤基质颗粒表面为主、部分游离于煤孔隙中或溶解于煤层水中的烃类气体。
煤层含气量是指单位数量煤体中所吸附的煤层气数量，或者每吨原煤中所含煤层气的量（m3/t）1.2煤层气含气量的影响因素煤层含气量是煤化作用、构造活动、埋藏演化过程中经过多次吸附解吸、扩散渗流、运移后，在现今地质条件下动平衡的结果。
由于煤层气在煤储层中的储集及渗流机理与常规天然气大不相同[5]其影响因素多样而复杂煤层含气量的主要因素煤的变质程度、温度、压力、煤层有效埋藏深度、有效厚度、构造特征、水文地质特征、煤层顶、底板岩性等（表1）其中，煤变质程度起着根本性作用此外，煤层含气量还与煤储层物性和显微组分有关2煤层含气量预测方法几十年来，前人对煤层含气量的定量预测作了大量研究目前，我国在煤层气资源评价中确定煤层含气量主要采用直接法和间接法直接法主要是参照美国矿业局直接法直接法，还有改进的直接法，间接法包括等温吸附曲线法、含气量梯度法、测井曲线法、地震法、温度一压力一吸附曲线法、煤质一灰分一含气量类比法、地质条件综合分析法、模拟法等2.1等温吸附曲线法孙晓旭一般来说，80%一90%以上的煤层气以吸附气状态存在于煤层之中研究表明，煤对甲烷的吸附能力与温度和压力有关，Langmuir实验定律可以较好地描述这一特性。
标准Langmuir公式为：V=V L/（p L+p）式中：V L为Langmuir体积，m3/t；p L为Langmuir压力，MPa；p为地层压力，MPa；V 为吸附量，m3/t。
由Langmuir方程可知，如果知道V L和p L值即可求出煤样的吸附等温线，从而利用吸附等温线求出不同压力下的含气量，通常V L和p L值由工业分析数据得到。
但是赵毅[1]等在实际应用中发现利用Langmuir公式得到的含气量是纯煤层中吸附的最大含气量，并不代表真实含气量，与实际煤层的含气量相差很大，需要进行多方面的校正由于煤层中的吸附气很大程度上取决于煤层灰分、固定碳、地层压力和温度，因此，U.Ahmed根据以上条件对Langmuir公式方程作出改进。
赵毅[1]等研究表明，在高阶煤中应用改进的Langmuir方程可以很好的表征煤层中实际的含气量。
2.2含气量梯度法煤层含气量梯度是指同一煤层中增加单位深度含气量的增量，通常用每百米吨煤增加的含气量来表示含气梯度法主要适用于同一构造单元中的深部外推预测区，或不同构造单元中地质条件基本相近的预测区，是具有较高可靠性的煤层气含量预测方法之一其应用的理论基础是：在构造相对简单的同一构造单元中，控制煤层含气量的其他因素基本相同时，含气性主要受控于煤层的埋藏深度。
一般而言，随着埋深的增加，煤层的温度和压力增加，气体的生成量也越大，且逸出难度增大，因而，煤层气含量越大对煤层有效埋深与含气量进行线性回归，从而对同一构造单元含气量进行预测。
聂怀耀[2]、王爱国[3]、李静[4]等人分别对铁法煤田、寿阳矿区巧号煤层、焦作煤田图应用含气梯度法进行了含气量预测，取得了较好的应用效果专题演讲2.3钻孔岩芯实测含气量法直接法测试，其含气量包括：解吸气、逸散气、残余气3项之和。
该方法是利用现场钻井煤芯或有代表性的煤屑测定实际含气量，适用于新探区的取芯井，可提供参考依据2.4回归分析法2.4.1单一因素回归法单一因素回归法主要利用含气量与密度测井值（或深度、灰分）的统计关系，来预测含气量。
李金珊[5]对川南筠连沐爱地区煤层含气量进行预测时，利用已有钻孔煤层气资料，通过相关关系拟合获得了研究区煤层底板标高与含气量间的预测模型。
利用该模型预测研究区8号主采煤层含气量分布。
2.4.2多因素线性回归法将煤层含气量与测井值、煤质及其他参数进行多元线性回归分析，建立相应的数学表达式来预测含气量何晶[6]将含气量作为因变量，R0、煤层上覆有效地层厚度、镜质组含量和灰分含量作为自变量，进行逐步回归分析获得线性方程，用该线性方程预测含气量。
赵青平[7]根据岩样实验分析数据同测井资料的相关性，通过多元线性回归方法，建立了通过多条测井曲线计算煤层气含气量的公式。
赵青平[8]利用沁水盆地A区的煤心实验数据和测井资料评价煤层结构，结合常规测井曲线与含气量的关系，建立了以煤层结构为基础的多元回归方法的煤层含气量计算模型。
2.4.2复合参数回归法张妮[9]、杨东银[12]、王安龙[10]、周婷[11]利用与含气量相关性较好的参数，通过构建复合参数，建立复合参数与含气量的关系模型来预测煤层气含量。
杨东银[12]研究和顺地区时，利用声波时差/密度组合参数来求取含气量，与实验测定的含气量相比，点数基本对称分布于45°线附近。
王安龙[10]利用测井资料中的声波时差、自然伽马和体积密度构成复合参数P（P=AC/(GR×DEN)），建立P与含气量的关系模型（图2），以该模型预测含气量，效果较好孙晓旭2.5含气饱和度法余常忠[13]利用煤层孔隙度、含气饱和度与密度测井参数结合，就可以计算煤层含气量:Q=φ×Sg/g其中，Q-煤层含气量，m3/t；Φ-煤层孔隙度，%；Sg-煤层含气饱和度，%；g-煤层密度，t/m3。
2.6利用矿井瓦斯涌出量预测含气量杨敏芳[14]采用矿井瓦斯涌出量推算的方法来预测不同深度煤层含气量。
利用各矿区瓦斯相对涌出量与开采深度实测数据拟合出相应关系式，然后将钻井解吸测定的含气量对应的深度值代入关系式，得到此深度对应的瓦斯相对涌出量；再用此瓦斯涌出量除该深度的解吸含量，得到瓦斯涌出量与煤层气含量的折算系数；最后利用开采深度与瓦斯涌出量的相关公式，计算出不同深度的瓦斯相对涌出量；再利用计算出的瓦斯相对涌出量除以折算系数，得出不同深度的含气量数据。