天然源超低頻電磁探測(cè)技術(shù)在煤儲(chǔ)層識(shí)別中的應(yīng)用

王 楠，秦其明，陳 理，白琰冰

(北京大學(xué) 遙感與地理信息系統(tǒng)研究所，北京 100871)

天然源超低頻電磁探測(cè)技術(shù)在煤儲(chǔ)層識(shí)別中的應(yīng)用

王 楠，秦其明，陳 理，白琰冰

(北京大學(xué) 遙感與地理信息系統(tǒng)研究所，北京 100871)

針對(duì)煤層氣儲(chǔ)層識(shí)別問題，提出了天然源超低頻電磁探測(cè)技術(shù)，并闡述了探測(cè)機(jī)理。運(yùn)用獨(dú)立成分分離和提升小波變換相結(jié)合的方法對(duì)探測(cè)信號(hào)進(jìn)行濾波與重構(gòu)，壓制了工頻干擾。選取了沁水盆地不同儲(chǔ)層埋深、不同工頻干擾強(qiáng)度的3口煤層氣排采井，利用重構(gòu)的超低頻信號(hào)對(duì)多個(gè)儲(chǔ)層進(jìn)行了有效識(shí)別，結(jié)合電磁波特性評(píng)價(jià)了儲(chǔ)層位置的探測(cè)精度。某排采井剖面研究表明，超低頻探測(cè)技術(shù)可以對(duì)儲(chǔ)層分布和排采過程中的水文等異常信息進(jìn)行提取，發(fā)現(xiàn)在3號(hào)和15號(hào)煤儲(chǔ)層之間存在一個(gè)疑似充水?dāng)鄬?，需要?shí)際資料進(jìn)一步驗(yàn)證。

超低頻；電磁探測(cè)；煤層氣；儲(chǔ)層識(shí)別；獨(dú)立成分分析；提升小波

天然源超低頻電磁探測(cè)技術(shù)是一種利用觀測(cè)的天然源超低頻磁場(chǎng)信號(hào)，結(jié)合實(shí)際地質(zhì)資料和鉆孔資料，建立解譯標(biāo)志和解釋模型，來劃分地層、識(shí)別地物異常的電磁勘探方法。根據(jù)國際電聯(lián)(ITU)的定義，我們所利用的頻段為3～3 000Hz屬于極低—超低頻段(super-low frequency)。超低頻電磁波在地下介質(zhì)中能量衰減慢，不受高阻層干擾，穿透性強(qiáng)。根據(jù)頻深對(duì)應(yīng)關(guān)系，超低頻信號(hào)可以攜帶10000m以淺的地下信息。利用北京大學(xué)自主研發(fā)并改進(jìn)的BD-6型超低頻電磁探測(cè)儀采集信號(hào)，通過對(duì)信號(hào)深入分析，在長(zhǎng)期野外試驗(yàn)基礎(chǔ)上，建立了地下異常解譯模型，逐步發(fā)展并完善了該電磁探測(cè)技術(shù)。自20世紀(jì)90年代以來，該技術(shù)已經(jīng)廣泛運(yùn)用到深海油氣、地?zé)帷⒚旱V采空區(qū)及富水區(qū)、隱伏斷層、瓦斯富集區(qū)等的探測(cè)中，取得了一系列應(yīng)用成果[1-4]。

近年來，煤層氣作為新興能源受到了廣泛關(guān)注。煤儲(chǔ)層規(guī)模、埋深、構(gòu)造特征、物性、排采動(dòng)態(tài)和產(chǎn)能信息的獲取逐漸成為研究熱點(diǎn)[5-6]。而上述研究的前提是對(duì)儲(chǔ)層識(shí)別，特別要獲取儲(chǔ)層位置及埋深信息。目前，針對(duì)煤層氣儲(chǔ)層位置、埋深和分布特征信息的提取主要采用的是地震和測(cè)井技術(shù)[7-9]，成本極高且在地形復(fù)雜地區(qū)很難實(shí)施，另外識(shí)別精度有待驗(yàn)證[7]。因此便捷的煤儲(chǔ)層電磁探測(cè)受到廣泛關(guān)注[3]。但前人并未系統(tǒng)研究該類探測(cè)技術(shù)機(jī)理、工頻噪聲去除方法、多儲(chǔ)層位置識(shí)別、分布及精度評(píng)價(jià)問題。筆者針對(duì)上述問題開展研究，提出了煤層氣儲(chǔ)層識(shí)別的超低頻電磁探測(cè)技術(shù)。

1 煤層氣儲(chǔ)層超低頻電磁探測(cè)機(jī)理

針對(duì)天然源電磁探測(cè)，前人已有很多理論研究[10-11]。超低頻探測(cè)機(jī)理主要基于大地電磁測(cè)深(MT)理論。其場(chǎng)源假設(shè)：在局部區(qū)域內(nèi)，太陽輻射與電離層相互作用產(chǎn)生的是垂直地面入射的均勻電磁波，視為入射一次場(chǎng)。通過零磁空間試驗(yàn)分析，探測(cè)的異常場(chǎng)信號(hào)主要來源于地下[12]，包括在地層接觸面的反射一次場(chǎng)、感應(yīng)二次場(chǎng)和輻射場(chǎng)信息。在地上觀測(cè)時(shí)還有工頻干擾等人文噪聲。在背景場(chǎng)相對(duì)穩(wěn)定的情況下，基于電磁理論中趨膚深度與截止頻率的概念，地層不同深度與頻率相對(duì)應(yīng)。參照前人提出的頻深轉(zhuǎn)換公式[13]，結(jié)合野外多次試驗(yàn)分析，建立了半經(jīng)驗(yàn)的頻深轉(zhuǎn)換公式[4]。利用超低頻電磁探測(cè)儀可視化分析“深度-異常磁場(chǎng)能量”關(guān)系，建立解譯標(biāo)志和解釋模型，進(jìn)一步識(shí)別地物異常。

煤層氣儲(chǔ)層識(shí)別主要依據(jù)是儲(chǔ)層與圍巖之間物性、巖性差異以及煤層氣排采過程中的特殊物理效應(yīng)。一般而言，氣體電阻率一般較高，液體和固體相對(duì)為低電阻率。因此含氣煤儲(chǔ)層比鄰近不含氣地層電阻率要高。根據(jù)MT理論，入射電磁波在高阻層衰減慢且反射波較強(qiáng)，地面接收到的反射一次場(chǎng)相應(yīng)也較強(qiáng)。而且煤層氣賦存受到水文地質(zhì)條件的控制，煤層氣儲(chǔ)集、運(yùn)移和排采過程中與地下水低阻帶之間會(huì)存在關(guān)聯(lián)。高阻含氣儲(chǔ)層周圍圈定的地下水低阻體也可以為儲(chǔ)層識(shí)別提供佐證。另外，煤層氣儲(chǔ)層是一種多相流變介質(zhì)，在煤層氣排采過程中，因?yàn)榇嬖趧?dòng)電、震電、壓電效應(yīng)等均可能產(chǎn)生電磁輻射[14-15]。輻射場(chǎng)信號(hào)與煤層氣儲(chǔ)層的孔隙度滲透性、含氣性和儲(chǔ)層壓力密切相關(guān)，且頻帶較低，傳播距離較遠(yuǎn)，可以被地面上的高靈敏度的磁場(chǎng)傳感器接收。通過頻譜分析確定煤層氣富集深度[16]。特別是在排采過程中，隨著煤層氣流動(dòng)和儲(chǔ)層破裂，來自儲(chǔ)層的電磁輻射信號(hào)較強(qiáng)，在地表理應(yīng)探測(cè)到更強(qiáng)的超低頻段磁場(chǎng)信號(hào)異常，因此可以用來提取儲(chǔ)層位置和埋深信息。如果通過多臺(tái)超低頻探測(cè)儀陣列觀測(cè)以及長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)，可以獲得儲(chǔ)層三維分布及排采動(dòng)態(tài)信息。

2 工頻濾波方法

理論計(jì)算表明入射一次場(chǎng)和感應(yīng)二次場(chǎng)信號(hào)的疊加場(chǎng)對(duì)多數(shù)地層模型的響應(yīng)變化平緩，可以視為一種近似均勻的背景場(chǎng)。去除這種背景場(chǎng)以后，地表接收的異常信號(hào)除了地下反射場(chǎng)和輻射場(chǎng)信號(hào)外，還受到工頻干擾和隨機(jī)噪聲的影響，因此需要研究壓制干擾的濾波方法。基于盲源分解的獨(dú)立成分分析方法近幾年在信號(hào)濾波方面發(fā)展迅速。前人研究表明該方法可以在超低頻數(shù)據(jù)處理中壓制噪聲[17]，但是試驗(yàn)樣本較少，且沒有討論工頻壓制效果。筆者針對(duì)每一工區(qū)，利用多組不同測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)作為樣本，提取3～4個(gè)獨(dú)立成分，保留除去工頻干擾和游散電流的成分。然后再對(duì)去噪信號(hào)進(jìn)行提升小波分解與重構(gòu)進(jìn)一步壓制高頻隨機(jī)噪聲。

2.1 獨(dú)立成分分析

獨(dú)立成分分析(ICA)是一種基于盲源分解的算法，可以用于從復(fù)雜觀測(cè)信號(hào)中提取有效信息[18]。它基本原理是通過讓每一個(gè)組成信號(hào)的獨(dú)立性最大化來實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的分解。根據(jù)中心極限定理，合成信號(hào)的高斯性要比其各組成成分的信號(hào)高斯性強(qiáng)，也就是說各組成信號(hào)的獨(dú)立性更強(qiáng)。可以采用最大負(fù)熵這個(gè)量來衡量信號(hào)的獨(dú)立性。筆者利用FastICA算法計(jì)算了超低頻信號(hào)各獨(dú)立成分。該算法有占用內(nèi)存小，計(jì)算量小且相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)。

從圖1(a)可以看出，原始信號(hào)存在150Hz和250Hz兩個(gè)隨時(shí)間變化的工頻干擾，經(jīng)過ICA提取了3個(gè)獨(dú)立成分。圖1(b)第1個(gè)獨(dú)立成分為有效信號(hào)，可以看到660m左右的150Hz的工頻噪聲基本被去掉了。圖1(c)受到了游散電流的干擾，而圖1(d)第3個(gè)獨(dú)立成分可以看到明顯與工頻干擾源相關(guān)。

2.2 小波與提升小波分析

對(duì)比圖2(a)，(b)，ICA濾波的結(jié)果可以突出有效信息(箭頭指示2個(gè)異常峰)，但去噪效果仍然較差，且不能提供信號(hào)局部和細(xì)節(jié)信息?？紤]到小波在頻率域和時(shí)間域都具有多分辨率的特性，筆者使用DB4小波去近似ICA濾波后的信號(hào)。如圖2(c)所示，可以看到2個(gè)高振幅異常，而150Hz和250Hz的工頻干擾基本被壓制了。但是曲線過于光滑，不能滿足對(duì)地層細(xì)節(jié)信息進(jìn)行提取。所以筆者采用了提升小波進(jìn)行分析。提升小波采用雙正交小波重構(gòu)方法，不依賴傅里葉變換，在占用極小內(nèi)存的情況下可以容易實(shí)現(xiàn)正反小波變換[19]。用haar提升小波對(duì)ICA濾波信號(hào)進(jìn)行了分解與重構(gòu)，從圖2(d)可以看到提升小波重構(gòu)的信號(hào)對(duì)于工頻干擾有效壓制，更易于提取地層細(xì)節(jié)信息。

圖2 超低頻信號(hào)的小波與提升小波分析Fig.2 The wavelet and lifting wavelet analysis of the SLF signal

3 煤儲(chǔ)層識(shí)別分析與討論

3.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

沁水盆地南部是我國煤層氣勘探開發(fā)最成熟和最活躍的地區(qū)之一，該區(qū)域主采3號(hào)和15號(hào)煤層，其中3號(hào)煤層已大量產(chǎn)氣，進(jìn)入大規(guī)模排采階段，而15號(hào)煤層也在開發(fā)中。沁水盆地南部煤層氣試驗(yàn)區(qū)擁有多口長(zhǎng)期穩(wěn)定排采井，存在多組含氣煤儲(chǔ)層。根據(jù)野外試驗(yàn)，筆者選取了不同儲(chǔ)層埋深、不同干擾環(huán)境下的3口煤層氣排采井開展超低頻探測(cè)試驗(yàn)，其排采井編號(hào)分別為001井,002井和003井，見表1。

3.2 煤層氣儲(chǔ)層識(shí)別結(jié)果與討論

(1)001排采井。根據(jù)鉆孔資料，該井3號(hào)煤儲(chǔ)層埋深較淺，周圍電磁干擾強(qiáng)烈。超低頻數(shù)據(jù)采自于2007-09-22，在001井附近采集了4個(gè)測(cè)點(diǎn)共12組數(shù)據(jù)。按照前述噪聲處理方法，獲得最終重構(gòu)曲線。經(jīng)過地層校正后的超低頻解釋曲線與鉆孔資料對(duì)比發(fā)現(xiàn)：通過對(duì)700，550和400Hz的工頻干擾壓制，很好地突出了實(shí)際地層信息，如圖3(a),(b)所示。從圖3(c)可以發(fā)現(xiàn)163～169m的含氣煤儲(chǔ)層顯示了高磁場(chǎng)振幅異常，頂?shù)装宸凵皫r信號(hào)相對(duì)強(qiáng)度低，因?yàn)槠漭^松散，反射一次場(chǎng)較弱。上覆巖層各層區(qū)分明顯。結(jié)果表明，針對(duì)埋深較淺的3號(hào)儲(chǔ)層，即使工頻干擾強(qiáng)烈，也仍然可以得到較好的識(shí)別。

表13口排采井情況
Table1ThestatusofthreeCBMproductionwells

井編號(hào)儲(chǔ)層頂?shù)装迓裆?m含氣量/(m3·t-1)工頻干擾情況0013號(hào)煤儲(chǔ)層：163～1699 03強(qiáng)0023號(hào)煤儲(chǔ)層：458 3～463 519 52弱15號(hào)煤儲(chǔ)層：543 8～546 515 800033號(hào)煤儲(chǔ)層：460 0～466 518 23強(qiáng)15號(hào)煤儲(chǔ)層：542 1～549 217 15

圖3 001井煤層氣儲(chǔ)層的超低頻探測(cè)識(shí)別與解釋結(jié)果Fig.3 The SLF prospecting interpretation of the CBM reservoir identification in Well 001

(2)002排采井。根據(jù)該井鉆孔資料，該井3號(hào)和15號(hào)煤層在450～550m，埋深較深。數(shù)據(jù)于2011-10-05采集，在該井附近布置了1條12個(gè)測(cè)點(diǎn)的測(cè)線，共采集了48組數(shù)據(jù)。經(jīng)過前面的數(shù)據(jù)處理步驟最終重構(gòu)曲線如圖4(a)，(b)所示，其中圖4(a)箭頭從左到右分別指示250Hz和150Hz的工頻干擾，圖4(b)箭頭指示2個(gè)有效信號(hào)。發(fā)現(xiàn)150Hz和250Hz的工頻干擾基本濾除。經(jīng)過層位校正，筆者將鉆孔資料和超低頻數(shù)據(jù)對(duì)比，如圖5(a)所示，3號(hào)儲(chǔ)層和15號(hào)儲(chǔ)層都對(duì)應(yīng)著高的信號(hào)相對(duì)強(qiáng)度。而煤層頂?shù)装逡驗(yàn)槲镄宰兓容^大也對(duì)應(yīng)著局部超低頻振幅的變化細(xì)節(jié)，但是振幅相對(duì)煤儲(chǔ)層為小。3號(hào)儲(chǔ)層上覆疏松的第四系沉積巖振幅變化平緩，泥巖層可清楚分辨。15號(hào)儲(chǔ)層底板的石灰?guī)r因?yàn)橹旅軐?dǎo)致超低頻信號(hào)稍強(qiáng)，物性均勻?qū)?yīng)振幅起伏較小。通過對(duì)3號(hào)儲(chǔ)層和15號(hào)儲(chǔ)層的識(shí)別，基本證明在工頻干擾較小、埋深較深的含氣儲(chǔ)層通過超低頻探測(cè)是可以識(shí)別的。

圖4 002井和003井的超低頻曲線重構(gòu)Fig.4 The reconstructed SLF curves of Well 002and Well 003

圖5 002井和003井煤層氣儲(chǔ)層的超低頻探測(cè)識(shí)別與解釋結(jié)果Fig.5 The SLF prospecting interpretation of the CBM reservoir identification in Well 002and Well 003

(3)003排采井。該井與002井直線距離不超過1km。周邊高壓電線林立，工頻干擾強(qiáng)烈。主要煤層氣儲(chǔ)層和埋深與002井基本一致。超低頻探測(cè)數(shù)據(jù)采集于2010-05-25，沿著003井周邊采集了4個(gè)測(cè)點(diǎn)共13組數(shù)據(jù)。原始探測(cè)曲線如圖4(c)所示，其中250Hz和150Hz工頻干擾顯著。而重構(gòu)信號(hào)基本濾除了兩處干擾，且突出了有效信號(hào)，如圖4(d)所示。通過與鉆孔資料對(duì)比，由圖5(b)可見：3號(hào)煤層可以明顯識(shí)別，15號(hào)煤層也有較好的突顯。而頂?shù)装迳澳鄮r互層變化平緩，對(duì)應(yīng)著低信號(hào)相對(duì)強(qiáng)度。在地層變化劇烈的地方，超低頻曲線也具有較強(qiáng)烈的變化，可見其對(duì)地層巖性和物性變化敏感。通過該例表明在強(qiáng)工頻干擾，含氣儲(chǔ)層埋深較深的地方，超低頻探測(cè)技術(shù)對(duì)儲(chǔ)層的識(shí)別仍然有效。

3.3 儲(chǔ)層位置識(shí)別精度評(píng)價(jià)

提出利用絕對(duì)深度誤差ΔH和相對(duì)深度誤差σ兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。其計(jì)算公式分別為式(1)和式(2)，其中HRE表示儲(chǔ)層埋深范圍的中值，而HSLF代表儲(chǔ)層超低頻響應(yīng)的最大峰值(或者最大范圍內(nèi)的均值)。另外，根據(jù)長(zhǎng)期觀測(cè)經(jīng)驗(yàn)，沁水地區(qū)探測(cè)數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行一定的層位校正。由表2可見，淺埋深儲(chǔ)層識(shí)別精度較高，絕對(duì)深度誤差較小；而埋深較深的儲(chǔ)層識(shí)別精度較差，絕對(duì)深度誤差較大，均值在10m左右，盡管相對(duì)誤差并不大。這種結(jié)果與超低頻電磁波特性有關(guān)，趨膚深度越大，波長(zhǎng)越長(zhǎng)，相應(yīng)的地層分辨能力下降，在儲(chǔ)層識(shí)別時(shí)就會(huì)出現(xiàn)較大的縱向偏差。

(1)

(2)

3.4 002井剖面探測(cè)

利用002井12個(gè)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了剖面研究，相鄰測(cè)點(diǎn)間距為20m，如圖6所示。兩條黑色虛線指出了3號(hào)和15號(hào)煤儲(chǔ)層的分布特征，他們彼此之間可以區(qū)分。含氣儲(chǔ)層位置、分布和煤層氣排采速度較快的地方可以清楚識(shí)別(紅色塊體)。另外如黑色箭頭所示，2個(gè)儲(chǔ)層之間存在一個(gè)低振幅異常體(藍(lán)色塊體)，將2個(gè)儲(chǔ)層隔斷，初步推斷是地下水填充形成的小斷層，阻斷了煤層氣的流動(dòng)，很可能影響該井的產(chǎn)能。而從2007—2012年對(duì)該井的生產(chǎn)狀態(tài)跟蹤發(fā)現(xiàn)其產(chǎn)氣量下降迅速，說明在煤層氣排采過程中，儲(chǔ)層周圍的水文環(huán)境對(duì)產(chǎn)能有比較大的影響。

表23口井儲(chǔ)層位置識(shí)別精度評(píng)價(jià)
Table2TheaccuracyevaluationofreservoiridentificationofthreeCBMwells

井編號(hào)儲(chǔ)層埋深中值/m超低頻響應(yīng)最大峰值/m絕對(duì)深度誤差/m相對(duì)深度誤差/%001166 00(3號(hào)煤層)168(3號(hào)煤層)2 001 2002460 90(3號(hào)煤層)474(3號(hào)煤層)13 102 8545 15(15號(hào)煤層)537(15號(hào)煤層)8 151 5003463 25(3號(hào)煤層)470(3號(hào)煤層)6 751 5545 65(15號(hào)煤層)556(15號(hào)煤層)10 351 9

圖6 002井超低頻探測(cè)剖面Fig.6 The SLF profile study of Well 002

4 結(jié) 論

(1)理論分析與實(shí)際驗(yàn)證表明天然源超低頻電磁探測(cè)技術(shù)能夠提取煤層氣儲(chǔ)層異常信息。

(2)為了濾除超低頻信號(hào)中的工頻干擾及其他噪聲，筆者采用獨(dú)立成分分析和提升小波相結(jié)合的方法進(jìn)行濾波和重構(gòu)。通過提取不含工頻干擾的獨(dú)立成分，再分別進(jìn)行小波和提升小波分解與重構(gòu)，發(fā)現(xiàn)提升小波重構(gòu)信號(hào)更利于反應(yīng)地層結(jié)構(gòu)特征。重構(gòu)信號(hào)有效壓制了工頻等噪聲干擾。

(3)通過對(duì)不同儲(chǔ)層埋深，不同工頻干擾強(qiáng)度，存在多組煤層氣儲(chǔ)層的3口排采井分別進(jìn)行了儲(chǔ)層識(shí)別，筆者發(fā)現(xiàn)對(duì)于各煤儲(chǔ)層，超低頻重構(gòu)信號(hào)具有突出的高振幅異常。另外，通過對(duì)儲(chǔ)層位置識(shí)別精度的分析表明超低頻探測(cè)技術(shù)對(duì)淺儲(chǔ)層識(shí)別誤差小，對(duì)深儲(chǔ)層識(shí)別誤差較大，這是由于該頻段電磁波本身性質(zhì)決定。

(4)對(duì)某排采井的探測(cè)剖面分析，發(fā)現(xiàn)超低頻探測(cè)技術(shù)可以提取儲(chǔ)層分布和水文等信息。筆者發(fā)現(xiàn)在3號(hào)煤層和15號(hào)煤層之間存在一個(gè)疑似含水低阻填充斷層，可能影響了該井產(chǎn)能。

最后，該探測(cè)技術(shù)還需要更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摲治龊透嗟膶?shí)際資料進(jìn)一步驗(yàn)證。

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Naturalsourcesuper-lowfrequencyelectromagneticprospectingintheapplicationofcoal-bedmethanereservoiridentification

WANG Nan,QIN Qi-ming,CHEN Li,BAI Yan-bing

(InstituteofRemoteSensingandGIS,PekingUniversity,Beijing100871,China)

Proposed the natural source super-low frequency(SLF)electromagnetic prospecting technology in identifying coal-bed methane(CBM)reservoirs，and illustrated the theory,the strategy and the feasibility of reservoir information extraction.Applied the integrated method of the independent component analysis(ICA)and lifting wavelet transform to filter and reconstruct the SLF curves,and the results successfully suppress the power line interference.By means of the reconstructed SLF signal,authors effectively recognize multi-reservoirs in three CBM wells with different reservoir depths and varying scales of power line interference,and meanwhile evaluate the identification accuracy with depth deviations from 2to 14meters.In the profile study of one production CBM well,observe that the SLF prospecting technology contributes to deriving the CBM reservoir distribution and the hydrological information.The analysis indicates that a low resistance body is inferred as a water-filled fault,which may reduce the CBM capacity and should be verified.

super-low frequency(SLF);electromagnetic prospecting;coal-bed methane(CBM);reservoir identification;independent component analysis(ICA);lifting wavelet transform

10.13225/j.cnki.jccs.2013.0153

國家科技重大專項(xiàng)子課題“基于靜態(tài)信息/排采歷史耦合的煤儲(chǔ)層分析與探測(cè)技術(shù)”資助項(xiàng)目(2011ZX05034-02)

王 楠(1987—)，男，吉林松原人，博士研究生。E-mail：wangnan8848@126.com。通訊作者：秦其明(1955—)，男，江蘇徐州人，博士生導(dǎo)師。E-mail：qmqinpku@163.com

P631.325

A

0253-9993(2014)01-0141-06

王 楠，秦其明，陳 理,等.天然源超低頻電磁探測(cè)技術(shù)在煤儲(chǔ)層識(shí)別中的應(yīng)用[J].煤炭學(xué)報(bào),2014,39(1):141-146.

Wang Nan,Qin Qiming,Chen Li,et al.Natural source super-low frequency electromagnetic prospecting in the application of coal-bed methane reservoir identification[J].Journal of China Coal Society,2014,39(1):141-146.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2013.0153