高鑒東 ，傅雪海 ，劉愛華 ，羅培培

(1.中國礦業(yè)大學(xué) 資源與地球科學(xué)學(xué)院，江蘇 徐州 221116；2.煤層氣資源與成藏過程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 徐州 221008)

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沁水盆地和順15#煤層煤質(zhì)參數(shù)的測井響應(yīng)預(yù)測

高鑒東1,2，傅雪海1,2，劉愛華1,2，羅培培1,2

(1.中國礦業(yè)大學(xué) 資源與地球科學(xué)學(xué)院，江蘇 徐州 221116；2.煤層氣資源與成藏過程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 徐州 221008)

為了解釋全煤層連續(xù)煤質(zhì)參數(shù)，基于山西和順煤層氣區(qū)塊4口煤層氣井28層次的煤質(zhì)及測井成果數(shù)據(jù)，運(yùn)用巖石物理體積模型法和統(tǒng)計回歸法，建立了15#煤層測井響應(yīng)值與純煤、灰分、水分間的體積模型和統(tǒng)計回歸模型。選擇另外2口煤層氣井實(shí)測煤心煤質(zhì)成果對模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，最后進(jìn)行誤差分析。結(jié)果表明：對煤質(zhì)參數(shù)測井響應(yīng)較為敏感的有中子、密度、自然伽瑪曲線，巖石物理體積模型法較統(tǒng)計回歸法擬合效果更好，且預(yù)測值在有效參考范圍內(nèi)；測井體積模型可用于研究區(qū)15#煤層連續(xù)的煤質(zhì)參數(shù)預(yù)測，建議今后選取更為貼近原位煤層的煤質(zhì)測試數(shù)據(jù)，并選取合適的煤巖骨架參數(shù)，可以得到更為精確的預(yù)測模型。

煤質(zhì)；測井響應(yīng)；體積模型；回歸模型

0 引 言

和順區(qū)塊位于沁水盆地北部，區(qū)內(nèi)主采煤層為太原組15#煤層，獲得煤質(zhì)參數(shù)是評價煤儲層物性的基礎(chǔ)工作。區(qū)內(nèi)煤心煤質(zhì)參數(shù)測試資料有限，且進(jìn)行煤樣的煤質(zhì)測試需耗費(fèi)較高的成本，如15#煤層，一個鉆孔一般只測1～2個分層的平均值，測點(diǎn)不連續(xù)。如果能利用測井資料評價煤質(zhì)，將極大地降低成本，提高效率[1-2]。

測井是通過測井曲線反映地層巖性，解決地質(zhì)問題的一種方法，在基礎(chǔ)地質(zhì)、石油地質(zhì)及煤層氣的勘探開發(fā)都起著重要的作用[3-5]。區(qū)塊內(nèi)已進(jìn)行了數(shù)十口井的錄井工作，煤儲層在測井曲線上的響應(yīng)與其他沉積巖有明顯的區(qū)別，反映出“三高三低”的特征，即高電阻率、高聲波時差、高中子，低體積密度、低自然伽瑪、低自然電位的測井響應(yīng)特征[6]。與煤工業(yè)分析有關(guān)的測井參數(shù)包括中子測井、自然伽瑪測井、自然伽瑪射線能譜測井、密度測井(伽瑪伽瑪測井)等[7-8]，常用的方法有體積模型分析法[9-10]和統(tǒng)計回歸模型分析法[11-12]。筆者通過本區(qū)已有煤心煤質(zhì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和選取對煤質(zhì)敏感的測井響應(yīng)值，運(yùn)用2種方法建立兩者關(guān)系，以達(dá)到利用測井資料快速得到煤質(zhì)參數(shù)的目的。

1 與實(shí)測煤樣對應(yīng)的測井響應(yīng)

首先需要獲得實(shí)測煤樣煤質(zhì)參數(shù)真實(shí)值及對應(yīng)取樣深度。煤樣煤質(zhì)參數(shù)真實(shí)值通過實(shí)驗(yàn)室分析得到，取樣深度取自鉆探取心深度的記錄，如鉆探深度與測井解釋的深度不一致時，要作深度校正，使煤質(zhì)參數(shù)與測井參數(shù)在深度上匹配。選取對煤工業(yè)分析指標(biāo)敏感的自然伽瑪(GR)、中子(φN)和密度(ρ)對應(yīng)測井響應(yīng)深度的平均值作為測井響應(yīng)值。

2 煤質(zhì)預(yù)測

2.1 測井體積模型法

在實(shí)驗(yàn)室對選取煤樣進(jìn)行工業(yè)分析，得到煤樣的水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳等煤質(zhì)數(shù)據(jù)。分析測井對煤層響應(yīng)資料，采用巖石物理體積模型法開展煤質(zhì)參數(shù)預(yù)測研究。

2.1.1 模型建立

測井體積模型是根據(jù)巖石的組成，按其物理性質(zhì)的差異，把單位巖石的體積劃成幾個部分，然后計算各部分的響應(yīng)貢獻(xiàn)，并把各部分之和作為宏觀響應(yīng)[13-14]?，F(xiàn)將煤層體積簡化，分成純煤(包括固定碳和揮發(fā)分)、灰分(包括泥質(zhì)和其他礦物)、水分(孔隙中充滿水)3部分(圖1)，作為對測井響應(yīng)的貢獻(xiàn)之和，建立煤層體積模型及相應(yīng)的線性方程組，求得煤層3部分的體積百分含量。測井參數(shù)是煤層處于原始狀態(tài)條件下記錄的，故得到的各組分含量也是原煤狀態(tài)下的。由于煤儲層的非均質(zhì)性及煤巖組成的復(fù)雜性與可變性，煤層低孔、低滲，微孔隙發(fā)育[15]，導(dǎo)致其煤巖骨架參數(shù)是變化的[16]，體積模型法的關(guān)鍵在于純煤、灰分、水分骨架響應(yīng)參數(shù)的選取。依據(jù)本區(qū)煤質(zhì)特征，選擇中子(φN)和密度(ρ)響應(yīng)值作為該模型測井響應(yīng)值，純煤、灰分、水分的骨架參數(shù)見表1[17-18].

圖1 煤的體積模型

表1 煤層各組分骨架數(shù)值表Tab.1 Component value of coal

(1)

式中 ρ,φN分別為煤層對密度、中子測井的響應(yīng)值；ρw,ρa(bǔ),ρc分別為純煤、灰分、水分對密度測井的響應(yīng)參數(shù)，g/cm3；φW,φa,φc分別為純煤、灰分、水分對中子測井的響應(yīng)參數(shù)，%；Vw,Va,Vc分別為純煤、灰分、水分的相對體積。

上式可寫作一個方程組

(2)

解(2)式得到

(3)

將已有煤質(zhì)分析資料各組分質(zhì)量含量經(jīng)過下式換算為體積含量

(4)

式中 Qc,Qa,Qw分別為純煤、灰分、水分質(zhì)量含量，%.

利用X1,X2,X3,X4等井的資料(表2)經(jīng)多元回歸得到方程為

(5)

在已有測井?dāng)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過式(5)可以計算得到純煤、灰分及水分的體積含量，經(jīng)式(4)可得到這3部分的重量百分含量(Qc,Qa,Qw，表2)。純煤(Qc)包括固定碳(Qg)與揮發(fā)分(Qv)2部分，其中固定碳(Qg)與灰分(Qa)的線性相關(guān)性較好(圖2)，有

Qg=-1.024 8Qa+90.77,

(6)

則用測井求得的灰分可求出固定碳，揮發(fā)分由計算的純煤減去固定碳求得

Qv=Qc-Qg.

(7)

以此各組分含量均可得出。

表2 測井響應(yīng)值與煤質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)表Tab.2 Data of logging response value and coal quality parameters

2.1.2 模型驗(yàn)證

比較X5,X6井的測井響應(yīng)值與模型計算的預(yù)測值，固定碳、揮發(fā)分、水分及灰分含量相對誤差均值分別為1.35%，2.88%，19.45%，11.74%(表3)，說明模型預(yù)測較為準(zhǔn)確。

表3 模型預(yù)測成果表Tab.3 Prediction results of different model

2.2 統(tǒng)計回歸法

2.2.1 回歸方程構(gòu)建

圖2 固定碳含量與灰分含量關(guān)系圖

煤樣工業(yè)分析中水分、揮發(fā)分和固定碳含量都與灰分含量線性相關(guān)，固定碳與灰分含量及揮發(fā)分與灰分含量的線性相關(guān)性都較好(圖2，圖3)，而水分與灰分含量的線性關(guān)系較差(圖4)。固定碳與灰分含量關(guān)系見式(6)，揮發(fā)分與灰分及水分與灰分含量關(guān)系分別見式(8),式(9)。

Qv=0.029 2Qa+8.429 3,

(8)

Qw=100-Qa-Qc-Qv,

(9)

圖3 揮發(fā)分含量與灰分含量關(guān)系圖

灰分含量與測井密度值以及自然伽瑪值(GR)相關(guān)性也較好(圖5，圖6)，與后者的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.86，可用自然伽瑪測井響應(yīng)值來預(yù)測煤中灰分含量，其擬合關(guān)系如式(10)所示。

Qa=0.210 9 GR+2.209 8.

(10)

圖4 水分含量與灰分含量關(guān)系圖

圖5 自然伽瑪值與灰分含量關(guān)系圖

圖6 密度值與灰分含量關(guān)系圖

2.2.2 模型驗(yàn)證

固定碳含量通過式(6)計算得到，揮發(fā)分、水分含量通過式(8)、式(9)分別得出。表3為X5、X6井的測井響應(yīng)值及利用測井統(tǒng)計模型計算得到的煤質(zhì)參數(shù)。固定碳、揮發(fā)分、水分含量的相對誤差分別為7.28%，4.73%，14.30%，相對誤差較大。

3 誤差分析

由于煤的組成成分較為復(fù)雜，簡化模型與實(shí)際情況存在一定的差異，且體積模型中未考慮煤層吸附氣引起的響應(yīng)值(甲烷密度測井響應(yīng)值為0.000 7 g/cm3)。利用體積模型法得到的預(yù)測結(jié)果相對誤差總體較小，固定碳、揮發(fā)分、灰分含量相對誤差均值分別為1.35%，2.88%，11.74%.由于煤層中自由水和小部分束縛水在工業(yè)分析制樣過程中已蒸發(fā)掉，且煤工業(yè)分析中的水分含量較低，故預(yù)測差值即使很小，相對誤差也會比較大，相對誤差均值為19.45%.利用統(tǒng)計回歸法得到的灰分含量誤差較大，原因可能是選取煤心測試時，沒有包含全部夾矸，而測井預(yù)測值反映原位煤層情況，灰分含量較實(shí)測值高。統(tǒng)計回歸法得到的固定碳、揮發(fā)分和水分含量相對誤差均值分別為7.28%，4.73%，14.30%，相對誤差較大，其誤差值與選區(qū)的樣本含量相關(guān)，樣本含量越大，誤差則越小。體積模型法利用多個適用于本區(qū)的測井值得到的預(yù)測值誤差小，且均在有效參考范圍內(nèi)，是適用于本區(qū)的煤質(zhì)預(yù)測模型。

4 結(jié) 論

1) 煤中水分、灰分、揮發(fā)分、固定碳的測井響應(yīng)較為敏感的有中子、密度和自然伽瑪曲線，選取適合的骨架參數(shù)是得到準(zhǔn)確煤質(zhì)參數(shù)預(yù)測值的充分條件；

2) 利用本區(qū)X1，X2，X3，X4井15#煤的煤心煤質(zhì)測試成果與中子和密度測井響應(yīng)值建立的體積模型對X5，X6井煤心煤質(zhì)進(jìn)行預(yù)測，固定碳、揮發(fā)分、水分、灰分含量相對誤差均值分別為1.35%，2.88%，19.45%，11.74%，比應(yīng)用相同煤質(zhì)資料與自然伽瑪測井值建立的統(tǒng)計回歸模型預(yù)測效果好，說明以中子、密度測井值為基礎(chǔ)參數(shù)的體積模型法對本區(qū)15#煤層連續(xù)的煤質(zhì)參數(shù)預(yù)測更為可靠。

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Logging response prediction of 15#coalbed coal quality parameters in Heshun area Qingshui Basin

GAO Jian-dong1,2,FU Xue-hai1,2,LIU Ai-hua1,2,LUO Pei-pei1,2

(1.SchoolofResources&EarthScience,ChinaUniversityofMining&Technology,Xuzhou221116，China;2.KeyLaboratoryofCBMResourcesandDynamicAccumulationProcess(CUMT),Xuzhou221008,China)

In order to explain the consecutive coal quality parameters of the whole coal seam,volume model between well logging responses of coal No.15 and content of pure coal,water and ash as well as the statistical regression model were established by means of rock physical volume model method and statistical regression method based on the coal quality testing results of 28 seams in 4 CBM(coalbed methane) wells and well logging data in Heshun CBM block of Shanxi province.Measured results of coal core quality in another two CBM wells were then selected to inspect the predicted value of the models,and finally came the error analysis on the predicted results.It shows that neutron,density and natural gamma curve were sensitive to the logging response of coal quality parameters,compared with the statistical regression method,the rock physical volume model method matched more effectively with higher accuracy and all the predictive values were within the useful reference range,which shows that the log equivalent volume model can be used to predict the consecutive coal quality parameters of coal No.15 in the study area,it suggests that more accurate prediction model could be obtained if coal quality test data was carried out more close to in-situ coal seam with suitable coal rock frame parameters.

coal quality; logging response; volume model；regression method

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2015.0109

1672-9315(2015)01-0050-06

2014-12-01責(zé)任編輯:劉 潔

國家科技重大專項(xiàng)(2011ZX05034-004)；煤層氣973項(xiàng)目(2009CB219605)

高鑒東(1989-)，男，內(nèi)蒙古集寧人，碩士研究生，E-mail:gaojiandong723@163.com

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