基于ResNet残差神经网络识别的深部煤层显微组分和微裂缝分类

doi:10.11743/ogg20240602

Abstract

Abstract:

Macerals and microfractures are identified as important microscopic characteristics of coal reservoirs， as they are factors affecting the reservoirs’ gas production capacity and mechanical properties. Based on coal samples from the No. 8 coal seam of the Carboniferous Benxi Formation in deep coalbed methane wells in the Ordos Basin， we investigate the developmental characteristics of macerals and microfractures using a residual neural network （ResNet）. With 305 maceral and 65 microfracture sample points from the sampled coal， we develop a ResNet-based methodology for identifying macerals and microfractures in coals， and construct an identification and classification model for macerals and microfractures in deep coal reservoirs through the inversion of microscopically observed data using the ResNet technique. The results indicate that the model is reliable， as jointly corroborated by geological characteristics and clustering algorithm-derived results. The model demonstrates a prediction accuracy of 0.90 for macerals and 0.80 for microfractures， enabling the effective prediction of macerals and microfractures in coals. The identification and prediction results of the model reveal correlations between fracture morphologies and macerals. Notably， the fracture formation is the most closely correlated with vitrinites in macerals， with the predicted fracture types and numbers agreeing well with macerals.

Key words: classification model, residual neural network （ResNet）, maceral, microfracture, deep coal reservoir, coalbed methane, Carboniferous, Ordos Basin

CLC Number:

TE122.2

Dameng LIU, Zihao WANG, Jiaming CHEN, Feng QIU, Kai ZHU, Lingjie GAO, Keyu ZHOU, Shaobo XU, Fengrui SUN. Classification of macerals and microfractures in deep coal seams based on ResNet： A case study of the No.8 coal seam of the Carboniferous Benxi Formation in the Ordos Basin[J]. Oil & Gas Geology, 2024, 45(6): 1524-1536.

Figures/Tables 12

Fig. 1

Table 1

Fig. 2

Fig. 3

Fig. 4

Fig. 5

Fig. 6

Table 2

Table 3

Fig. 7

Fig.8

Table 4

References 42

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煤样编号	深度/m	工业组分含量/%				显微组分含量/%
煤样编号	深度/m	水分	灰分	挥发分	固定碳	镜质组	壳质组	惰质组	黏土矿物
Q1	3 260.12	0.89	12.94	7.64	78.53	72.19	0	21.63	6.18
Q2	3 261.67	0.60	31.51	8.97	58.92	70.62	0	23.72	5.66
Q3	3 262.43	0.56	36.09	9.33	54.02	72.21	0	9.58	18.21
Q4	3 263.18	0.79	9.66	8.07	81.48	78.59	0	15.54	5.87
M1	2 425.20	0.48	32.83	15.57	51.12	58.67	2.33	38.00	1.00
M2	2 425.97	0.65	22.84	12.75	63.76	45.33	0	40.67	4.00
M3	2 426.99	0.98	12.69	12.16	74.17	49.00	17.00	31.00	3.00
M4	2 427.64	0.65	17.38	15.70	66.27	66.67	2.67	31.33	1.33
M5	2 428.39	0.65	12.23	11.95	75.17	52.33	2.00	44.67	1.00
M6	2 428.99	0.79	21.46	11.81	65.94	57.33	1.67	39.67	1.33
M7	2 429.62	1.09	11.04	11.54	76.33	32.00	16.00	47.67	4.33
M8	2 430.25	0.66	42.17	11.93	45.24	52.00	4.33	41.67	2.00
M9	2 430.72	0.98	35.42	11.88	51.72	54.33	3.67	33.00	9.00
M10	2 431.47	0.93	16.46	11.89	70.72	39.67	23.33	28.00	9.00
M11	2 432.34	0.79	19.43	11.96	67.82	57.33	5.33	33.33	4.00
M12	2 432.97	0.70	17.47	12.84	68.99	44.00	17.33	31.67	7.00
M13	2 433.79	0.72	17.63	13.13	68.52	38.00	15.67	38.00	8.33
L1	3 861.00	0.31	6.14	10.54	83.01	61.33	0	38.34	0.33
L2	3 863.40	0.50	3.81	9.70	85.99	83.67	0	16.00	0.33
L3	3 864.24	0.38	13.88	10.77	74.97	44.33	0	52.67	2.00
J1	3 400.83	0.58	26.33	13.82	59.27	59.82	0	28.83	11.35
J2	3 401.70	0.73	9.43	12.43	77.41	50.20	0	43.6	6.20
J3	3 402.44	0.63	5.29	13.23	80.85	60.40	0	37.92	1.68
J4	3 403.42	0.64	13.60	12.13	73.63	72.64	0	19.00	8.36
J5	3 403.80	0.72	11.98	11.01	76.29	38.48	0	56.36	5.15
J6	3 404.57	0.32	19.80	13.20	66.68	52.88	0	28.84	18.27
J7	3 405.60	0.41	24.37	13.58	61.64	70.16	0	13.77	16.07
B1	3 274.15	0.63	20.04	9.14	70.19	79.95	0	12.72	7.33
B2	3 274.48	0.40	29.58	9.41	60.61	62.13	0	17.46	20.41
B3	3 274.75	0.45	38.89	9.68	50.98	62.07	0	37.07	0.86
B4	3 274.98	0.24	37.50	10.64	51.62	44.93	0	2.64	52.43
B5	3 277.27	0.30	23.67	12.10	63.93	67.49	0	17.67	14.84
B6	3 277.55	0.43	16.46	13.08	70.03	91.28	0	1.55	7.17
B7	3 277.81	0.33	27.20	9.87	62.60	80.72	0	3.92	15.36

		预测显微组分个数
		惰质组	黄铁矿	镜质组	黏土矿物
实际显微组分个数	惰质组	12	0	4	0
	黄铁矿	0	3	0	0
	镜质组	2	0	31	0
	黏土矿物	0	0	0	8
准确率		0.90
精确率		0.94
召回率		0.92
F1值		0.93

		预测微裂缝个数
		短曲缝	长直缝	穿组分缝
实际微裂缝个数	短曲缝	3	1	0
	长直缝	0	6	0
	穿组分缝	1	0	0
准确率		0.80
精确率		0.51
召回率		0.56
F1值		0.53

		分类预测结果个数
		短曲缝	长直缝	穿组分缝
聚类预测结果个数	短曲缝	2	1	0
	长直缝	2	5	0
	穿组分缝	0	1	0
准确率		0.70

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Classification of macerals and microfractures in deep coal seams based on ResNet： A case study of the No.8 coal seam of the Carboniferous Benxi Formation in the Ordos Basin

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