在传统钻探技术与物探技术的基础上,提出基于ABC-BP模型及“地球化学指标+地震属性”优选的煤层含气量预测新方法。以淮南煤田HN-1井晚石炭世太原组含煤岩系为研究对象,通过优选组合、联合分析提取关键参数,利用人工蜂群(ABC)算法优化反向传播(BP)神经网络,构建鲁棒性预测模型,进而准确预测煤层含气量。借鉴堆叠(Stacking)算法理论,对基于地球化学指标和地震属性的预测结果进行融合并再次预测,使预测精度得到较大提高。研究结果表明,该方法的预测精度和适用性达到预期要求,能够实现对煤层含气量的有效预测。