一种预测煤岩厚度的地球物理方法

本发明公开了一种预测煤岩厚度的地球物理方法，具体涉及煤层气勘探技术领域，核心创新在于：构建含九种顶底板岩性组合的楔状地质模型，通过主成分分析优选对薄煤层敏感的地震属性；利用径向基函数神经网络特有的高维非线性映射能力，将地震属性与煤厚间的复杂关系转化为线性可分问题；建立“属性优化‑网络训练‑动态验证”三级闭环机制，通过蛛网图分析、过拟合监控及新增井触发迭代实现模型自优化。该方法攻克了传统线性模型在薄煤层预测中的调谐失真难题，显著提升无井区预测可靠性，为煤层气甜点识别与开发决策提供关键技术支撑。