煤炭作为国民经济发展的基础资源有着举足轻重的作用,无论是能源工业、冶金工业、化学工业、机械工业,还是轻纺工业、食品工业、交通运输业都依赖煤炭资源。我国煤炭资源丰富,但由于在勘探开发过程中对煤层气以及煤质的分析工作并不完善,导致资源的利用率不高。鉴于煤田测井解释工作的实际需求,本文统计分析了煤层测井响应特征,研究了煤质组分及含气量的计算方法,并深入分析了煤层气的动态解吸过程,在这些研究的基础上结合实际工作需要开发了一套煤田测井解释软件。本文利用某煤田65层有岩心分析资料的测井数据,研究了工业组分的分布特征及其对测井参数的影响,为组分计算奠定了基础。从中选取52层数据作为训练样本,13层作为测试数据,分别基于广义回归神经网络建立煤质工业组分的计算模型,基于最小二乘支持向量机建立煤层含气量的预测模型。计算结果表明煤质各工业组分与含气量的计算结果准确,可以应用于实际生产工作中。通过对Weibull解吸方程的分析,计算了3个关键压力,将解吸过程细分为5个阶段,更加细致地刻画了煤层气的解吸过程,对煤层气各开发阶段有着重要的指导作用。本文基于对煤田测井解释的需求分析,结合神经网络算法以及煤层气解吸过程,本文设计开发了一套煤田测井解释软件,其具备常规测井解释所需的基本功能,包括导入测井数据,成图显示,解释处理,成果输出等功能。该软件界面友好,操作简单,功能完善,适合用于煤田测井解释工作。