为提高断层解释精度及效率，以布尔台矿区侏罗系煤层为研究对象，正演模拟与实际资料分析相结合，分析了侏罗系煤层中的断层响应特征，基于机器学习理论研究了侏罗系煤层中的断层预测方法，并在4-2上煤层中进行了应用。研究结果：断层在地震正演剖面上表现出同相轴错断扭曲、能量减弱、属性值突变等特征，1-2煤、2-2煤、4-2上煤的断层响应特征明显，5-2煤的断层响应特征相对较差。对各煤层地震属性做主成分分析，发现前3个主成分的累计贡献率大于80%，可以表征地震属性的大部分有效信息。结合正演模型断层位置和属性主成分信息，利用最邻近算法(KNN)预测断层断点，在模型参数K=9时，预测效果最优。以布尔台矿实测地震数据为输入，预测了4-2煤断层，预测的断层位置在地震剖面上可见清晰反映，验证了基于KNN和PCA的断层预测方法的有效性。研究成果可以较准确地预测侏罗系煤层断层，提高断层解释效率和客观性。

国家重点研发计划课题(2021YFC2902003)；国家自然科学基金项目（41774128）；

0 引言
1 研究区概况
2 正演模拟
3 模型构建与评估
3.1 建立数据集
3.2 选择模型参数
3.3 模型评估
4 实例应用
5 结语