Традиционный метод десорбции для определения содержания газа в угольных пластах сталкивается с такими проблемами, как высокая стоимость, длительные циклы и трудности с охватом территорий, что затрудняет удовлетворение требований к быстрому экономическому оцениванию и снижению затрат при повышении эффективности. В связи с этим предложен метод прогнозирования содержания газа в угольных пластах на основе улучшенной модели стекинг-ансамбля. Метод оптимизирует гиперпараметры пяти гетерогенных базовых моделей — опорных векторных машин, случайного леса, градиентного бустинга с экстремальным градиентом, легкого градиентного бустинга и многослойного перцептрона — с помощью перебора по сетке, инновационно осуществляет взвешенное объединение исходных признаков тренировочного набора данных и предсказаний базовых моделей для построения нового метанабора данных, который подается в линейную регрессию как метамодель для вторичного обучения, реализуя двойную интеграцию исходных признаков и информации от базовых моделей. Модель применена к участку добычи угольного газа в южном бассейне Циньшуй; результаты показывают, что коэффициент детерминации тестовой выборки для улучшенного стекинг-ансамбля достигает 0,94, что на 10,64% и 6,38% выше, чем у наилучшей одиночной базовой модели и стандартного стекинга соответственно; средняя абсолютная ошибка, среднеквадратичная ошибка по корню и среднеквадратичная ошибка уменьшились на 14,3%, 25,2% и 43,7% соответственно по сравнению со стандартной моделью стекинга. Анализ с помощью SHAP (метод интерпретации прогнозов моделей машинного обучения) показал, что главными признаками, влияющими на прогноз содержания газа, являются наклонная глубина угольного пласта, естественный потенциал и естественный гамма-фон. Полевые испытания показали хорошее соответствие между предсказаниями и фактическими измерениями по восьми скважинам, средняя абсолютная ошибка составила менее 0,84 м³/т, средняя относительная ошибка контролировалась в пределах 6%. Модель существенно улучшила точность и надежность прогнозирования содержания газа в угольных пластах, предоставив новый технический инструмент для оценки ресурсов угольного газа и эффективного добычи.

угольный газ;содержание газа;машинное обучение;модель стекинг-ансамбля;интерпретируемый анализ